• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.712-717
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• 2013

본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.155-157
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• 2012

본 논문에서는 집적 영상 기술에 기반한 컴퓨터 3D 영상 복원을 이용하여 비선형 3D 영상 상관기를 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기준 3D 물체와 목표 3D 물체의 요소 영상들을 렌즈 어레이를 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 발표한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2280-2286
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• 2012

본 논문에서는 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 이용하여 새로운 형태의 3D 비선형 상관기를 제안한다. 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 구현하기 위해서 기존의 방법에서 확대 과정을 제거함으로서 고속 계산이 가능하다. 제안하는 상관기는 먼저 기준 물체와 목표 물체의 요소 영상들을 렌즈 배열을 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 비선형 상관 연산의 사용은 상관기의 3D 물체 인식 성능 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.190-196
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• 2013

커브형 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 이용하여 3D 영상을 공간에 쉽게 표현할 수 있는 기술이며, 넓은 관측각을 제공한다. 본 논문에서는 커브형 집적 영상에서 물체의 인식 향상을 위하여 다이렉트 픽셀 매핑 (DPM) 방법 기반의 비선형 상관기를 제안한다. 제안하는 비선형 상관기는 커브형 집적 영상 시스템에서 장애물에 가려진 물체로부터 픽업된 요소 영상을 DPM 방법을 통하여 해상도가 향상된 새로운 요소 영상을 생성한다. 새로운 생성된 요소 영상을 사용하여 복원한 3D 영상들과 참조 영상간의 비선형 상호상관을 이용하여 3D 물체의 인식 성능 향상시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위하여 기초적인 상관 관계 실험을 수행하고 기존의 방법과의 비교 결과를 보고한다.