• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.423-431
• /
• 2009

영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 2014

본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권11A호
• /
• pp.1946-1956
• /
• 2001

본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권9호
• /
• pp.2540-2547
• /
• 1999

크로마키 합성이란 텔레비전 방송국 또는 일반 스튜디오에서 사용되는 영상처리 기술로써, 블루스크린을 배경으로 하는 스튜디오에서 촬영된 영상의 파란부분을 컴퓨터 그래픽 또는 실영상으로 교체하여 합성하는 기술이다. 특히, 가상 스튜디오의 크로마키 합성은 배경영상을 카메라의 움직임에 연동하여 변화시킴으로써 기존 스튜디오보다 자연스러운 합성을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 카메라의 움직임에 연동하여 블루스크린에 그려진 오각형패턴의 변화만을 인식하여 역으로 카메라 파라메터를 추출하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 오각형패턴은 카메라의 움직임 즉 투영변환에 불변하는 특징을 가지고 있으므로 이를 이용하여 스크린 위의 오각형패턴과 촬영된 영상 위의 대응패턴을 용이하게 구할 수 있다. 그리고, 구해진 대응패턴과 대응점을 이용하여 평면의 투영 변환식을 구하고 이를 변형된 Tsai의 방법을 사용하여 카메라 파라메터를 추출한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 원래의 Tsai의 방법보다 정확한 카메라 파라메터를 구할 수 있었으며 Pentium-MMX PC에서 초당 12 프레임의 카메라 파라메터를 추출할 수 있었다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권10호
• /
• pp.20-26
• /
• 2021

본 논문에서는 영상 인식 환경에서 영상 정렬에 필요한 회전각 추정 방법 중 낮은 사양의 임베디드 기반 환경에 적용 가능한 방법을 제안하고 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법은 영상을 극좌표로 변환한 후 거리축 방향으로 투영된 1차원 프로파일의 유사도 매칭을 통하여 회전각을 추정한다. 추가로 연산을 더 단순화시킨 투영 프로파일의 벡터합을 이용하는 방법을 선택할 수도 있다. 이진 패턴 영상과 흑백 명암영상을 대상으로 진행한 실험을 통하여 제안된 방법의 추정 오차가 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 큰 차이가 없으며 보다 적은 연산과 낮은 시스템 자원이 요구됨을 보였다. 추후 확장을 위하여 흑백 명암영상에서 회전 중심을 일치시키는 방법에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.49-55
• /
• 2019

본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.411-412
• /
• 2009

최근 시각 기반 인터페이스를 위하여, 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 손 동작 인식 기술에서 손 모양 인식은 중요한 부분이며, 이는 손 영역 검출의 결과에 많은 영향을 받는다. 기존의 많은 손 동작 인식 기술들은 사람의 피부색이 갖는 컬러 특징을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 그러나, 이러한 컬러 정보는 배경 및 조도 변화에 매우 민감하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는, 색 온도 보정 과정을 손 영역 검출에 적용함으로써 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인함을 보이기 위해, 조명의 밝기 수준을 조절하며, 다양한 색을 배경으로 찍은 손 영상을 입력으로 손 모양 인식 성능을 실험하였다. 기존의 피부색을 이용한 손 영역 검출과의 비교 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 성능을 가짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권8호
• /
• pp.187-195
• /
• 2013

차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제44권6호
• /
• pp.1-9
• /
• 2007

최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.85-96
• /
• 2008

최근 실감형 게임 (augmented game) 이라는 새로운 게임 장르에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있으며 실감형 게임이란 사용자가 실제 환경을 돌아다니며 컴퓨터에 의해 만들어진 가상의 적 또는 물체를 이용하여 진행하는 게임이다. 실감형 게임은 게이머에게 새로운 즐거움을 제공할 수 있지만 비싼 가격의 'backpack' 시스템을 이용하기 때문에 일반 게이머에게 저렴한 가격에 게임을 제공하치가 어렵다. 이를 위해 모바일 기기의 카메라를 이용한 실감형 게임들이 다양하게 제안되고 있지만, 가상의 적을 실제 공간에 접목하기 위해 대부분 색상 마커나 패턴 마커를 이용하기 때문에 마커가 미리 설치 되어 있는 장소에서만 게임이 가능한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 흥미도가 높고 가격 부담없는 게임을 제공하기 위해 기존의 갤러그를 실감형 게임에 접목한 모바일 기기에서의 실감형 갤러그를 소개한다. 실감형 갤러그는 모바일 화면상에서 실제 환경에 가상의 적을 접목하기 위해 실제 환경에 있는 물체를 그대로 이용하여, 크기분변의 특징변환(SIFT)와 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 물체를 인식한다. 가상의 적은 이식된 특정 물체의 주위에 임의로 출현하며, 게임흥미도를 높이기 위해 여러 개의 특정 물체를 이용하고, 게이머는 가상의 적이 출현하는 특정 물체에 모바일 기기를 직접 움직여 공격한다. 결론적으로 실감형 갤러그는 모바일 카메라에 의해 입력받은 실제 환경 과 모바일 기기에 의해 자동으로 생성원 가상의 적 사이의 상호작용 (interaction) 을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm) 을 통하여 게이머에게 가격 부담없는 새로운 즐거움을 제공할 것이다.