본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 backpropagation network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 영상에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
본 논문에서는 3차원 손 특징 데이터를 이용한 동작 인식 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 3차원 센서에 의해 조밀한 범위의 영상을 생성하여 손 동작에 대한 3차원 특징을 추출하여 손 동작을 분류한다. 또한 다양한 조명과 배경하에서의 손을 견실하게 분할하고 색상 정보와 상관이 없어 수화와 같은 복잡한 손 동작에 대해서도 견실한 인식능력을 나타낼 수가 있다. 제안된 방법의 전체적인 순서는 3차원 영상 획득, 팔 분할, 손과 팔목 분할, 손 자세 추정, 3차원 특징 추출, 그리고 동작 분류로 구성되어 있고, 수화 자세에 대한 인식 실험으로 제안된 시스템의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class 방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.
문자 인식은 인공지능의 한 분야로써 자동화 시스템, 로봇, HCI 분야에서 그 응용성 이 증대되고 있는 첨단 기술이다. 본 논문에서는 숫자, 기호, 영어, 한글이 여러 가지 형태로 조합되어 사용될 수 있는 영역에서의 문자 인식을 위해 인식 문자 집합과 대표 문자를 도입하였다. 여러 가지 조합의 언어 집합에 따른 소규모 인식기를 계층적으로 조합하여 인식 결과의 정확성을 높이고 시간 비용을 줄일 수 있는 효율적인 인식기 구조를 제안하였다. 그리고 학습 성능이 우수한 Delta-bar-delta 알고리즘을 이용하여 개별 소규모 인식기를 학습한 다음 다양한 개별 문자를 대상으로 그 인식 성능을 살펴본 결과 99%의 인식률을 획득함으로써 혼용 언어 문자 인식의 효율성과 신뢰성을 증명하였다.
A new approach to texture classification for ultrasound liver diagnosis using run difference matrix was developed. The run difference matrix consists of the gray level difference along with distance. From this run difference matrix, we defined several parameters such as LDE, LDEL, NUF, SMO, SMG, SHP etc. and three vectors namely DOD, DGD and DAD. Each parameter value calculated in fatty cirrhotic, chronic hepatitic and normal liver mage was plotted in two dimensional plane. We compared our results with run length method. There are several advantages of run difference matrix method over the run lengths. 1) It is more sensitive to small difference of gray level distribution. 2) The parameters provide more statistically significant value. Images were classified with the extracted parameters to each diseases using neural networks. In preliminary clinical exprements, this approach showed satisfying results.
본 논문은 PDF 웨이블릿 변환과 TVG 필터를 이용한 Sonar Image 의 스펙클 노이즈 제거에 관한 연구이다. TVG 필터는 해저면 바닥의 불규칙한 물체를 식별하는데 방해되는 Speckle Noise를 시간적이고 귀납적인 관찰의 결과로 얻어진 Gain 값으로 제거 한다. 실험 결과, 제안된 필터는 Speckle Noise를 약 90% 제거하여 보다 향상된 해저 영상 식별이 가능하다.
영상 처리를 통한 특징 추출은 영상 검색, 객체 인식, 영상 인덱싱을 포함하는 다양한 분야에서 전처리 과정으로 사용되어 왔다. 특히, 영상 질감 분석에서는 질감 특성 추출을 더 용이하게 하기 위해 질감의 대비를 증가시키는 방법을 사용한다. 생체 현미경 영상에서 두드러진 질감중의 하나는 주름이며 주름의 특징은 노화 관련 응용에 유용한 정보를 다양하게 제공한다. 본 논문에서는 피부 영상에서 나이 관련 특징을 추출하는 기존 방법을 개선하여 피부 나이 측정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다.
영상에서 명암 차이가 큰 두 영역간의 경계를 나타내는 에지는 대상 물체에 대한 다양한 정보를 포함한다. 따라서 영상분할을 비롯한 물체인식 등의 분야에서 이러한 에지정보를 이용하고 있다. 에지는 밝기 변화의 크기와 지속시간 등에 따라 다양한 종류가 있으며, 일반적으로 미분을 통해 검출된다. 최근에는 영상처리와 컴퓨터비전 등의 분야에서, 특정 응용에 적용하기 위한 에지검출 방법들이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수를 제안하여, 영상의 라인-에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
영상전송에 있어서 주변 환경에 대한 영상인식은 대단히 중요하다. 최근 정보인프라의 대중화에 따라 모바일 환경에까지 유, 무선을 통한 대상의 상태를 영상으로 확인하려는 사용자 중심적 욕구가 증가하였다. 하지만 기존의 모바일용 솔루션은 저대역폭을 가지는 모바일 단말기 기반의 네트워크 특성상 소프트웨어 코덱만을 지원함으로써 소프트웨어적인 처리의 한계로 인한 고화질의 영상은 기대 할 수 없었다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 모바일 환경에서 적용할 수 있는 고화질 지원과 실시간적 요소를 고려하여 높은 압축률을 가지는 국제비디오 압축 표준인 MPEG-4 기반 하드웨어 코덱 설계에 관하여 기술하였다. 이를 위한 시스템의 최적화된 설계를 위하여 임베디드용 전용 CPU를 채용하였으며 구현된 시스템은 모바일 환경에서도 고기능을 서비스하고 전송속도 및 해상도 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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