We suggest an image watermarking algorithm. We perform the modified Log-Polar Mapping (LPM) and the DFT/DCT on the original image and embed the watermark. Binary images are used for watermarks. Watermarking strength is adaptively adjusted depend on the mapped data Experimental results show that this method is robust to JPEG and rotation distortions.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-polar 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특정 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화 된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20 명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
This paper describes a new image watermarking scheme invariant to rotation, scaling and translation (RST) attacks. For obtaining the invariance properties we propose to present an image of watermark by wedges and rings to convert its rotation to shift and then utilize the shift invariance property of the Direct Fourier Transform (DFT). But in contrast to conversional schemes based on the Fourier-Mellin transform (FMT), we do not use a log-polar mapping (LPM). As a result, our scheme preserves high quality of original image since it is not underwent to LPM For withstanding against JPEG compression, noise addition and low-pass (LP) filtering attacks a low frequency watermark is embedded into middle frequencies of the original image. Experiments with various attacks show the robustness of the proposed scheme.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
CMOS 공정기술을 이용하여 물체의 윤곽검출을 위한 픽셀수 $8{\times}8$의 방사형 구조 시각칩을 설계 및 제조하였다. 일반적으로 시각칩은 광입력의 센싱, 물체의 윤곽검출과 움직임 검출 등을 수행하며 본 연구에서는 물체의 윤곽검출에 중점을 두었다. 방사형 구조의 픽셀 분포는 시각칩이 중심부분으로 갈수록 높은 해상도를 가지게 하며, 이러한 구조는 선택적인 영상데이터의 감소를 가능하게 한다. 또한 윤곽검출을 위한 시각칩에서는 처음으로 적용된 구조이다. 방사형 구조를 형성하는 원주들 사이의 픽셀의 크기차이 때문에 출력전류를 보정해 줄 수 있는 메커니즘이 필요하게 되며, 본 연구에서는 이를 위해 MOS 트랜지스터의 채널의 폭을 스케일링하는 방법을 사용하였다. 설계된 칩은 $1.5{\mu}m$ single-poly double-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었다.
Amplitude-only logarithmic Radon transform (ALR transform) for pattern matching is proposed. This method provides robustness for object translation, scaling, and rotation. An ALR image is invariant even if objects are translated in a picture. For the object scaling and rotation, the ALR image is merely translated. The objects are identified using a phase-only matched filter to the ALR image. The ratio of size, the difference of rotation angle, and the position between the two objects are detected. Our pattern matching procedure is described, herein, and its simulation is executed. We compare matching scores with the Fourier-Mellin transform, and the general phase-only matched filter.
본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.
자연계에서 다양한 형태로 입력되는 물체 영상을 효과적으로 인식하려면, 물체의 위치, 회전, 크기 변화에 관계없이 인식할 수 있는 왜곡 불변 특성의 추출이 반드시 요구된다. 이러한 왜곡 불변 특성은 동일한 영상의 변화에 대하여 인식 특성이 같고, 서로 다른 영상의 변화에 대해서는 분리 식별이 용이해야 한다. 이러한 인식 특성을 얻기위해 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 Mellin변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다[1][2][3]. 따라서, 본 논문에서는 Mellin 변환 방법에 의한 크기 및 회전에 대한 불변 특성을 얻을 수 있는 문자 인식 시스템을 위한 문자 특징 추출 방법을 제시하고자 하였으며, 영문자 26 문자의 입력 영상에 대하여 무게 중심법에 의한 문자 이동과 Mellin 변환 방법에 의한 특징 추출 방법에 보간법을 이용하여 특징을 추출하였으며, 추출된 특징에 대하여 특징의 이질도를 검사하여, 각 특징의 이질도가 약 50% 이상의 결과를 얻었다. 또한, Mellin 변환 방법에 의해 추출된 특징을 기준 영상으로 하는 BPEJTC(Binary Phase Extraction Joint Transform Correlator)를 이용하여 크기, 회전 및 이동에 따른 입력 문자의 인식이 가능한 BPEJTC 시스템을 구현하였으며, 이에 따라 본 논문에서는 약 90%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 Mellin 변환 방법에 따라 추출된 문자의 특징과 BPEJTC를 이용하여 영상 문자를 인식할 수 있는 영상 문자 인식 시스템의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1744-1760
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2021
Since correlation filter appeared in the field of object tracking, it plays an increasingly vital role due to its excellent performance. Although many sophisticated trackers have been successfully applied to track the object accurately, very few of them attaches importance to the scale and rotation estimation. In order to address the above limitation, we propose a novel method combined with Fourier-Mellin transform and confidence evaluation strategy for robust object tracking. In the first place, we construct a correlation filter to locate the target object precisely. Then, a log-polar technique is used in the Fourier-Mellin transform to cope with the rotation and scale changes. In order to achieve subpixel accuracy, we come up with an efficient surface fitting mechanism to obtain the optimal calculation result. In addition, we introduce a confidence evaluation strategy modeled on the output response, which can decrease the impact of image noise and perform as a criterion to evaluate the target model stability. Experimental experiments on OTB100 demonstrate that the proposed algorithm achieves superior capability in success plots and precision plots of OPE, which is 10.8% points and 8.6% points than those of KCF. Besides, our method performs favorably against the others in terms of SRE and TRE validation schemes, which shows the superiority of our proposed algorithm in scale and rotation evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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