본 논문은 카메라로부터 획득한 컬러 비디오 영상에서 컬러 색상과 에지 그래디언트의 공분산 행렬에 기반한 영상의 변화영역을 검출하는 방법을 제안한다. 컬러 비디오 영상은 RGB 영상 대신에 밝기정보와 색상정보가 분리된 YCbCr 컬러비디오 포맷을 사용한다. CbCr-채널로부터 컬러의 색상분포를 알 수 있는 컬러 공분산 행렬을 계산하며, Y-채널로부터는 영상의 에지 그래디언트 분포를 알 수 있는 공분산 행렬을 계산한다. 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬은 배경영상으로부터 적분영상을 사용하여 사각영역의 합계와 제곱 합계, 곱셈 합계를 효과적으로 계산하여 각 화소에서 빠르게 계산된다. 또한 시간에 따른 변화를 반영하기 위하여 배경영상과 입력영상의 가중평균에 의해 배경영상을 갱신한다. 현재 프레임에서의 배경영상으로부터의 변화영역은 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬을 사용한 통계적 거리측정인 마하라노비스 거리를 이용하여 검출한다. 고속도로의 컬러 비디오 영상의 실험결과에서 컬러색상과 그래디언트의 변화영역을 효과적으로 검출할 수 있었다.
Bu, Hee-Hyung;Kim, Nam-Chul;Lee, Bae-Ho;Kim, Sung-Ho
Journal of Information Processing Systems
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제13권5호
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pp.1372-1381
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2017
In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.
Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.
During two consecutive years, it was developed global calibrations for the prediction of fatty acids on Iberian pig fat. These equations should analyse well samples of that animal fat because of their high accuracy (SECV/sub C16:0/ = 0.26%; SECV/sub C18:0/ = 0.28%; SECV/sub C18:1/ = 0.26%; SECV/sub C18:2/ = 0.15%) and their broad covering composition range. In some cases, when new samples are predicted H (Mahalanobis distance) values higher than 3 (recommended value for agricultural products by the ISI software) are obtained. However, there are not any obvious factors which tells that samples scanned are very different to the spectral mean of the calibration population. Furthermore, these samples are well predicted according to the SEP values. The objective of the present work is to deepen the understanding of the H statistic when analysing animal fats. Three different validation files were predicted with equations obtained from January '97 to April '98. The Set A has spectra of 20 samples not included on the calibration file and scanned in May of 1998. The Set B has spectra of 20 samples included on the calibration file and scanned again in November '99. The Set C contains 150 spectra of one sample representative of the mean values (for fatty acids composition) of the calibration file. This sample was analysed three times per week during June '99 to July '00. The H mean values for the Set A, Set B and Set C were respectively 1.35, 14.39 and 11.71. These anomalous values for the Set B and C make not sense because Set B contains replicate subsamples of the same samples scanned during calibration development and Set C only contains spectra of one sample which represent the mean spectrum of the calibration files. Results will be shown to demonstrate that small day to day variations are responsible of the high H values. When a PCA and LIB file are created with calibration samples and spectra of the Set C modelling day to day variations, the H values for Set A, Set B and Set C were respectively 1.83, 2.16 and 0.93.
얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.
본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.
최근 무인비행시스템(UAS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 홍수시 UAS를 활용하여 침수모니터링을 수행하기 위해서는 촬영된 영상으로부터 수체를 효과적으로 탐지할 수 있는 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 RGB와 NIR+RG 밴드를 탑재한 UAS를 활용하여 영상을 획득하였으며, 감독분류기법을 적용하여 수체탐지 정확도를 평가하였다. 먼저 RGB 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 인공신경망과 최소거리법의 Kappa 계수가 각각 0.791과 0.783로 높게 나타났으며, 최대우도법이 0.561로 가장 낮게 나타났다. 또한 NIR+RG 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 Mahalanobis와 최소거리법이 각각 0.869와 0.830으로 높게 나타났으며, 인공신경망법이 0.779로 매우 낮게 나타났다. 특히 RGB 밴드에서는 송산유원지의 수목이나 초지가 수체로 오분류되는 문제가 발생하였으나, NIR+RG 밴드에서는 이러한 문제가 많이 개선되었다. 따라서, RGB 밴드에 비해 NIR+RG 밴드를 탑재한 영상이 Mahalanobis와 최소거리법을 적용시 수체를 탐지하는데 효과적인 것으로 나타났다.
한국산(韓國産) 능수버드나무류(類)에 대한 식별(識別)과 형질변이(形質變異)에 관한 분류학적(分類學的) 문제(問題)들을 해결(解決)하기 위하여 수원시내(水原市內)에 가로수(街路樹)로 식재(植栽)된 능수버드나무류(類) 5종(種)에 대하여 1982년(年) 4월(月)부터 10월(月)에 걸쳐 꽃과 잎의 36 가지 특성(特性)을 측정(測定)하여 유집분석(類集分析), 주요인분석(主要因分析) 및 요인분석(要因分析) 등(等)의 방법(方法)을 이용(利用)하여 수량적(數量的) 분류(分類)를 시도(試圖)하였다. Mahalanobis distance에 의한 분류결과(分類結果)는 능수버들과 수양버들이 가장 먼저 연관(聯關)되고, 개수양버들과 용버들은 다음에 연관(聯關)되었으며 버드나무는 이들 종(種)으로부터 떨어져서 이들과 연관(聯關)되었는데, 이 결과(結果)는 Lattice distance와 Euclidean distance에 의(依)한 결과(結果)와 동일(同一)하였다. 유집분석(類集分析)을 함에 있어서 기관수(器官數)와 형질수(形質數)를 늘릴 수록 종(種)들 상호간(相互間)에 유집(類集)이 더욱 효율적(效率的)으로 나타났고, 주요인분석(主要因分析)에 의(依)한 종간(種間) 관계(關係)는 유집분석(類集分析)에 의한 결과(結果)와 같았으며, 제(第)1, 제(第)2, 제(第)3의 주요인자(主要因子)가 종간관계(種間關係)를 설명(說明)할 수 있는 분산(分散)은 62.2%이었는데, 요인분석(要因分析)의 결과(結果) 엽신폭(葉身幅), 거치수(鋸齒數), 엽각(葉角), 한 화수(花穗)에 달린 꽃의 수(數) 및 엽병장비(葉柄長比) 등(等)이 이들 종(種)을 분류(分類) 식별(識別)함에 있어서 주요(主要)한 형질(形質) 요인(要因)임이 확인(確認)되었다. 이러한 수량적(數量的) 분류(分類)는 종간(種間) 관계(關係)를 설명(說明)하고 주요형질요인(主要形質要因)을 추론(推論)하는데 효과적(效果的)이었다.
본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.
3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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