본 논문에서는 칼라 영상에 대한 인간 시각 특성과 무채색으로부터 정보를 추출하여 칼라 정지 영상에 효과적으로 워터마크 신호를 삽입하는 방법을 제안하였다. 워터마크는 이진 워터마크를 사용하였으며, 일반적으로 인간 시각 체계 특성에서 무채색(achromatic) 신호보다 유채색(chromatic) 신호에 대한 변별력이 떨어지는 특성을 이용하여 입·출력 장치로 획득된 RGB 좌표계의 칼라 정지 영상을 무채색 성분과 유채색 성분으로 완벽히 분리되는 다른 좌표계로 변환하여 워터마크를 유채색 포화도 성분에 삽입한다. 워터마크를 검출하는 과정은 원영상을 사용하지 않고 유채색 포화도 성분의 변경 형태를 추정하여 삽입된 워터마크를 검출 가능하였다. 실험 결과 특히 비가시성 특성 부분에서는 기존 방법들과 비교할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 강인성 또한 좋은 결과를 얻었다.
화질개선 시스템은 디스플레이 기술의 발달로 인한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위하여 많은 개발이 되어왔다. 대부분의 화질개선 시스템들은 모든 입력 색상에 대한 색도 변환을 수행하여 일부 색상에서 왜곡현상이 발생되는 문제점이 존재하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 피부색 보호 알고리즘(Skin Protection Algorithm, SPA)을 이용한 화질개선 시스템이 제안되었다. 하지만, 기존의 화질개선 시스템은 단방향으로 색상 강조를 수행함에 따라 색상의 포화 및 탈색현상을 방지할 수 없다는 단점이 존재하였다. 따라서 본 논문에서는 CIE 1976 u'v' 색도 좌표계에서 SPA를 적용한 색도 변환 시 입력 영상의 밝기 정보에 따라 적응적으로 색도 확장 및 축소를 동시에 수행 하도록 하였다. 42장의 테스트 영상으로 기존 시스템과의 RGB Gamut 변화율을 비교함으로써 제안한 화질개선 시스템의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 인간 시각 체계(human visual system) 특성과 DCT 계수 분포 특성을 이용하여 칼라 정지 영상에 효과적으로 워터마크 신호를 삽입하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 인간 시각 체계 특성에서 무채색(achromatic) 신호보다 유채색(chromatic) 신호에 대한 변별력이 떨어지는 특성을 이용하여 입·출력 장치로 획득된 RGB 좌표계의 칼라 정지 영상을 무채색 성분과 유채색 성분으로 완벽히 분리되는 다른 좌표계로 변환하여 워터마크를 유채색 신호에 삽입한다. 워터마크를 검출하는 과정에서 원영상을 사용하지 않고 DCT 계수들간 고유한 특성을 이용하여 삽입된 워터마크를 추출하였다. 칼라 정지 영상을 실험한 결과 특히 비가시성 특성 부분에서 기존 방법들과 비교할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 축구 경기 장면 분석시스템의 일부인 경기 장면에서 선수의 위치와 운동장 모델에서의 선수의 위치 간의 매핑에 관해 기술한다. 이 때 두 좌표계 간의 사상(mapping)시 발생되는 hole에 관한 문제를 주로 사용되는 보간법이 아니라 역 방향 매핑을 이용하여 해결하고, 또한 운동장 모델의 전체 영역이 아니라 원 영상에서 얻어진 정보를 이용하여 최소한의 영역만을 변환함으로써 계산의 효율성을 높였다. 본 연구에서는 PC상에서 초당 3~5 Frame로 입력된 280$\times$640 해상도의 100여개의 RGB 영상을 대상하여 실험하였다. 축구 경기장면을 분석한 결과 대부분의 경우 두 좌표계간의 매핑이 올바로 이루어 졌다.
본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 기반으로 한 새로운 컬러영상 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 RGB컬러영역을 YCbCr 좌표계로 변환한다. 그리고 워터마크에 대해 Arnold 변환을 하여 워터마크의 상관성을 적게 만든다. 그 후, 선형비트확장 기법을 적용하여 확대된 워터마크를 웨이블릿 변환된 컬러 영상의 Y 영역-저주파대에 일정한 강도로 삽입한다. 워터마크를 추출할 때는 F-노름(norm) 함수를 이용한다. 다양한 칼라영상에 대해 실험을 한 결과 제안한 방법은 충실도와 강인성 측면에서 우수한 특성을 가짐을 확인하였다.
The proliferation of digitized media(audio, image and video) is creating a processing need for copyright enforcement schemes that protect copyright ownership. we argue that a watermark must be placed in perceptually significant components of a signal if it is to be robust to signal distortions and malicious attack. In this paper, RGB coordinate image is transformed into LUV coordinate, it include the characteristics of, Human vision and then the UV component is transformed into NxN block DCT transform. we propose a technique for embedding the watermark of visually recognizable mark into the middle frequency domain of image.
본 논문에서는 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염 검출 방법을 제안한다. RGB 색좌표계에서 화염과 조명의 색 특성을 분석하여 주변색과 화염을 분리할 수 있고 조명에 강건한 임계값을 설정한다. 그리고 화염은 발생 후 동적인 변화를 가지므로 평균 히스토그램 차는 조명과 환경 변화에 강건한 화염 검출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 화염 영역 내부의 픽셀 수의 변화를 계산하여 화염을 인지하도록 한다. 실험 결과 제안한 방법은 실시간 처리가 가능하고 조명과 환경 변화에 불구하고 화염 검출 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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