얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.
그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.
이 연구는 1997년 2월 21일부터 5월 l일까지 소백산천문대 61 cm망원경과 CCD카메라, 그리고 5개의 협대역 필터를 이용하여 근일점 근방을 지나는 헤일-밥 혜성 (Comet Hale-Bopp, C/1995 01) 코어 4’ 내의 CN, $C_2$, $C_3$ 방출선에 대한 분광측광 관측 결과이다. 이 연구에서는 협대역 필터를 이용한 분자 방출선 영상의 형태학적인 특징과 근일점 근처에서의 시간에 따른 분자 방출 선의 변화 추이에 대하여 논의하였다. 헤일-밥 혜성은 형태학적인 면에서 중심에서 반경 4' 내에 있는 혜성 코어의 CN의 분자 방출선은$C_2$나 $C_3$에 비하여 구형의 대청척인 형태를 보인 반면, $C_2$나 $C_3$ 분자의 방출선은 비대청적인 분포를 보였다. 그리고 이들 분자의 방출선 영상에서 광대역 필터의 영상에 나타난 나선팔과 같은 형태학적 특성이 나타났다. 한편 측광학적인 특정으로 $C_2$, $C_3$ 분자 방출선의 광도 분포는 CN 보다 중심 집중도가 높게 나타났으며, 태양으로부터 거리에 따른 CN의 표면광도 변화는 $C_2$, $C_3$ 표면광도 변화와 약간 다른 경향을 나타내었다. 그 러나 근일점 근처에서 이들 분자의 방출선의 광도의 따른 변화는 이천 연구에서 제기되었던 7일 주기로 나타나는 극대 광도를 보여 주고 있다.
본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.
불연속면의 기하학적 특성 조사는 일반적으로 조사자가 암반 노출면에서 직접 측정 작업을 수행하여 자료를 획득한다. 이러한 방법은 조사 범위에 대한 제약이 있을 수 있고, 자료의 획득과 처리에 많은 비용과 시간을 소요하게 되는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 디지털 영상 분석은 현장 측정에 대한 대안적인 방법으로 제시될 수 있으며, 자동화된 측정과 분석을 제공한다는 장점이 있다. 본 연구는 디지털 사진기에 의해 촬영된 암반 노출면 영상으로부터 절리의 궤적을 인식하기 위한 목적으로 수행되었으며. 결과적으로 부존하는 절리맵을 자동화된 방법으로 작성하고자 하였다. 이를 위하여 개발된 해석 과정은 Media cybernetic사의 ImagePro Plus ver 4.1의 매크로 명령을 사용하여 프로그램으로 작성하였다. 본 연구에서 수행된 영상처리 과정은 영상처리, 절리 인식, 절리 궤적 추적 단계로 구분된다. 영상 처리 단계는 암반 사면 영상에 나타나는 노이즈를 제거하거나 완화시키기 위한 단계로서 영상 필터들을 조합하여 적용하였다. 절리 인식단계는 암반과 절리의 명도차에 의한 국부적인 절리 궤적을 인식하는 과정이다, 인식된 절리는 절리 궤적 추적 단계에서 수치적 의사 결정이 가능한 구조로 재구성된 후 서로 연결되어 절리맵으로 완성된다. 암반 사면의 원 영상과 이러한 영상 처리 알고리즘에 의한 일련의 과정을 거쳐 작성된 절리맵을 비교한 결과, 75~80% 정도의 불연속면들이 인식된 것으로 나타났다. 본 연구와 관련하여 앞으로는 절리 궤적 추적에 더욱 적합한 영상을 획득하기 위한 영상 필터의 조합부분과 절리 궤적의 연결과정에서 seed pixel을 자동적으로 선택할 수 있는 부분을 보다 집중적으로 연구할 필요가 있을 것으로 생각한다.
전원이나 CPU 같은 컴퓨팅 자원의 제약을 받는 임베디드 시스템의 경우, 데이터의 컴퓨터 화면 디스플레이로 인한 오버헤드는 시스템의 성능에 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 ARM9 방식의 S3C2440A 마이크로프로세서가 내장된 LN2440SBC 시스템에서, LCD(liquid crystal display)의 구동을 위해 필요한 ARM 코어, LCD 컨트롤러, SPI(serial peripheral interface) 같은 LCD-구동 요소들의 초기화 방법을 설명한다. 또한 픽셀 디스플레이 함수와 디스플레이로 인한 오버헤드를 줄이기 위한 가상스크린을 이용한 디스플레이 방법을 소개한다. 가상스크린은 한 LCD 화면 디스플레이에 필요한 메모리 용량보다 매우 큰 용량의 메모리 공간으로서, 가상스크린 내의 특정 영역 디스플레이는 그 영역을 뷰포트(view port) 영역으로 지정함으로서 행해진다. 이 같은 가상스크린을 이용한 디스플레이는 임베디드 시스템에서 동시에 수행되는 여러 태스크들이 자신의 수행 결과를 생성하고 그 결과를 각기 화면에 출력하는 경우에 유용하며, 특히 각 태스크의 수행 결과 데이터가 모두 변경되지 않고 일부분만 변경되어 디스플레이 되는 경우에 더욱 그러하다. 이런 임베디드 시스템의 경우, 각 태스크들이 가상스크린의 메모리 영역을 효율적으로 나누어 사용할 경우 디스플레이 오버헤드를 최소화 할 수 있다. 가상스크린을 사용하는 경우와 아닌 경우의 성능 비교를 위해 두 개의 다른 이미지를 번갈아 가며 디스플레이하고 소요 시간을 측정했다. 그 결과 가상 스크린을 사용할 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 약 5배의 빠른 출력 속도를 보인다.
근래 휴대 단말기용 모뎀 칩셋이나 멀티미디어 프로세서의 CPU성능은 노트북PC에 버금가는 수준으로 향상되면서 휴대단말기가 전자기기의 컨버전스화를 주도하는 아이콘으로 떠오르고 있다. 더불어 DMB, 디지털 카메라, 화상통화, 인터넷 검색 등이 기본적으로 제공되면서 소형크기의 휴대 단말기용 디스플레이에서도 화질에 대한 관심이 높아지고 있다. 휴대단말기의 경우 야외에서 태양광과 같은 주변광원의 변화로 동일한 영상이 열화 또는 과도하게 밝아져 보이는 야외 시인성 문제를 해결해야 하며, 더구나 최근 터치방식 패널이 휴대단말기 디스플레이 장치에 사용되면서 ITO 필름에 의한 투과율 손실로 디스플레이 화면의 컨트라스트 저하가 더해지고 있다. 본 논문에서는 휴대 단말기용 영상개선 SoC를 위해 영상 개선 알고리즘을 개발하였고 이에 대한 성능 비교를 수행하였다. 컨트라스트 개선을 위해 적응형 기법으로 Clipped Histogram Stretching을, 정적 기법으로 S형 곡선조정과 Gain 조정 기법을 사용하였고 야외 시인성 개선을 위해서는 CIELCh 색공간에서 외부 조도센서의 정보에 따라 명도(Lightness)와 채도(Chroma)가 조절될 수 있도록 하였다. 개발한 알고리즘에 대한 성능평가는 결과영상의 히스토그램, RGB 화소값 분포도, 엔트로피 그리고 동적영역 확장비 등을 통해 분석을 진행하였다.
로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.
2차원 이산 웨이블릿 변환(2D-DWT)을 이용한 영상처리에서 영상의 경계부분 화소들을 처리하는 방법은 영상의 화질과 구현비용에 영향을 미친다. 본 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 구현에 적합하고 화질의 손실이 거의 없는 효과적인 경계화소 처리방법을 제안하였다. 이 방법은 2차원 영상을 1차원 배열로 처리하는 방법으로, DWT 진행방향에 따라 영상을 직렬의 연속적인 데이터구조로 간주하고 DWT를 수행(Serial-Sequential Processing)한다. 제안한 방법의 성능 및 구현의 용이성을 보이기 위하여 영상을 압축하고 복원하는 영상압축 코덱을 구현하여 실험하였다. 여기에는 로그-스케일의 고정 양자화기를 사용하였으며, 엔트로피 코더는 구현하지 않았다. 실험결과 압축률 2:1 이상의 경우(엔트로피 코딩을 제외한 압축율) 주기적 확장(Periodic Expansion, PE)방법과는 거의 동일한 SNR(Signal to Noise Ration)을 보였으며, 대칭적 확장(Symmetric Expansion, SE)방법에 비해서는 15.3%, 0-화소 삽입(Zero-Padding Expansion, ZPE)방법에 비해서는 9.6% 높은 SNR을 보였다. 또한 주기적 확장방법은 본 논문의 방법에 비해 12.99%의 메모리가 더 필요하였으며, 영상의 압축동작만을 고려할 때 제안한 방법에 비해 SE 방법과
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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