본 논문에서는 삼차원 메쉬 모델의 광학성 정보를 부호화하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 색상 정보, 법선벡터 정보 및 텍스처 정보의 부호화 효율을 개선하기 위하여 제안한 방법들은 기하학 정보와 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 먼저 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보의 부호화 순서를 결정하고, 이를 통해 얻어진 인접한 꼭지점들의 기하학 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 색상 정보는 기하 예측기를 사용하여 부호화하고, 법선벡터 정보는 거리 균등화기와 최적화 평면 발생기를 적용하여 부호화하며, 텍스처 정보는 삼차원 메쉬 모델 분석기, 텍스처 좌표 분석기, 텍스처 영상 재배열기와 예측 부호화기를 이용하여 부호화한다. 색상 정보는 현재 꼭지점과 인접한 꼭지점 사이에 기하학 정보를 고려하여 인접한 꼭지점들의 색상 정보의 가중치 합으로 계산할 수 있다. 또한 법선벡터 정보는 현재 꼭지점의 법선벡터를 예측하기 위해서 이등변 삼각형의 특성을 이용한 거리 균등화 기법과 상호연관성이 높은 인접한 꼭지점의 특징을 이용한 최적화 평면을 개발했으며 효율적으로 삼차원 좌표를 압축하기 위해서 구면 좌표계와 6-4분할 양자화 방법을 사용하였다. 마지막으로 텍스처 정보는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상의 조각을 재배열하여 텍스처 좌표를 불연속성을 제거한다. 다양한 삼차원 메쉬 모델들에 대해 실험한 결과를 살펴보면 제안된 압축 방법이 이전의 방법보다 개선된 부호화 효율을 제공하였다.
최근에 다양한 정보로부터 감정을 예측하여 청중에게 감독이 알리고자 하는 정보를 빠르게 전달하고자 한다. 또한, 청중은 감독의 의도를 대화 내용에 나타나는 대사뿐만 아니라, 영상내의 다양한 정보인 촬영 기법, 장면의 배경, 배경 음악 등을 통해 비대사 구간에서도 감정의 흐름을 이해하려고 한다. 본 논문에서는 대사와 같은 문맥의 상황뿐만 아니라, 촬영 영상에 담아낸 색상, 음향, 구도, 배치 등에 의해 표현된 정보를 혼합하여 감정을 추출하고자 한다. 즉, 다양한 감정 표현 기법을 대사 구간, 비대사 구간으로 나누어 학습하고 판별하여 영상의 완성도에 기여하고 새로운 변화에 빠르게 적용할 수 있는 감정 예측 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감정 예측시스템이 변형된 n-gram 방식과 형태소 분석을 적용한 사례와 비교했을 때, 정확도는 약 5.1%, 0.4% 향상되었고, 재현율은 약 4.3%, 1.6% 향상되었다.
오늘날은 유용한 정보의 확보 및 이용이 경쟁의 중요한 원천이었던 과거 정보화시대와는 달리 정보를 토대로 새로운 지식을 창출하여 현장에 적용하는 지식정보화(지식경영) 시대이다. 이 같은 지식정보화 시대에는 누구나 인터넷을 기반으로 하는 검색서비스를 이용하여 필요한 자료 및 정보를 손쉽게 얻을 수 있기 때문에 더 이상 단순한 정보의 획득이 개인, 기업, 국가의 경쟁력이 될 수 없게 되었다. 이러한 지식정보화라는 시대적 요구는 사회 각 분야에서 지식경영 시스템(Knowledge Management System) 등을 통해 급속도로 변화되고 있으며 여러 학문분야에서도 활발한 연구가 진행되고 있으나 디자인분야는 아직까지 일반적인 디자인 자료에 대한 단편(일차원)적인 검색서비스 수준에 머물러 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 가전제품, 생활용품, 의류제품, 식료품관련 회사들의 각 제품에 대한 CI/BI에 대해서 형태, 색상, 심미적 요소, 선호 이미지 언어, 만족도 등을 조사한 자료를 데이터베이스를 구축하고 이를 바탕으로 디자이너가 새로운 제품에 대한 CI/BI 작업을 수행하는데 있어 유용한 자료 및 정보를 얻을 수 있는 검색 시스템을 제안하였다. 특히, 제안된 시스템은 디자이너가 특정 BI/CI를 개발해야 하는 경우 기존 BI/CI에 대한 다양한 검색결과는 유용한 디자인 컨셉을 제공할 것이다. 또한 기존 디자인에 대한 디자인요소(형태, 색상, 심미적 요소, 선호 이미지 언어)들의 이차원 범주형자료 분석결과인 분할표(Cross Table)는 디자이너가 새로운 디자인지식을 창출하는데 기여할 것이다.
본 논문에서는 그래프 컬러링과 OpenMP를 사용한 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘을 제안하고 공유메모리 기반의 슈퍼컴퓨터를 이용하여 제안하는 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘의 성능 분석을 수행하였다. 제안하는 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘은 그래프 컬러링 방법을 통해 전체 메쉬를 여러 개의 독립적인 집합 (색깔)으로 나눈 후 각각의 독립적인 집합에 대하여 OpenMP 라이브러리를 사용하여 순차적으로 병렬 메쉬 스무딩을 수행하는 방법이다. 실험을 통하여 여러 가지 그래프 컬러링 방법과 색깔 순서 재배열 방법이 병렬 메쉬 스무딩의 효율성에 미치는 영향에 대해서 알아보았다. 또한, OpenMP의 루프 스케줄링 방법이 병렬 메쉬 스무딩의 효율성에 끼치는 영향에 대해서 알아보았다.
In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.
Building segmentation using satellite imagery such as EO (Electro-Optical) and SAR (Synthetic-Aperture Radar) images are widely used due to their various uses. EO images have the advantage of having color information, and they are noise-free. In contrast, SAR images can identify the physical characteristics and geometrical information that the EO image cannot capture. This paper proposes a learning framework for efficient building segmentation that consists of a teacher-student-based privileged knowledge distillation and deformable convolution block. The teacher network utilizes EO and SAR images simultaneously to produce richer features and provide them to the student network, while the student network only uses EO images. To do this, we present objective functions that consist of Kullback-Leibler divergence loss and knowledge distillation loss. Furthermore, we introduce deformable convolution to avoid pixel-level noise and efficiently capture hard samples such as small and thin buildings at the global level. Experimental result shows that our method outperforms other methods and efficiently captures complex samples such as a small or narrow building. Moreover, Since our method can be applied to various methods.
This paper describes the development of the sensor interface and driver program for a point of care (POC) device. The proposed pac device comprises an ARM9 embedded processor and eight-channel sensor input to measure various bio-signals. It features a user-friendly interface using a full-color TFT-LCD and touch-screen, and a bluetooth wireless communication module. The proposed device is based on the system on a programmable chip (SOPC). We use Altera's Excalibur device, which has an ARM9 and FPGA area on a chip, as a test bed for the development of interface hardware and driver software.
In order to achieve an advanced human-computer interface system, it is necessary to analyze and synthesize facial motions just as they are in an interactive way, and to protect them from unwanted use and/or illegal use for their privacy, various uses in applications and the costs of obtaining motion parameters. To estimate facial motion, a method of using skin color distribution, luminance, and geometrical information of a face is employed. Digital watermarks are embedded into facial motion parameters and then these parameters are scrambled so that it cannot be understood. Experimental results show high accuracy and efficiency of the proposed estimation method and the usefulness of the proposed watermarking method.
Visual saliency detection is an essential task because it is an important part of various vision-based applications. There are many techniques for saliency detection in color images. However, the number of methods for saliency detection in infrared images is limited. In this paper, we introduce a simple approach for saliency detection in infrared images based on the thresholding technique. The input image is thresholded into several Boolean maps, and an initial saliency map is calculated as a weighted sum of the created Boolean maps. The initial map is further refined by using thresholding, morphology operation, and a Gaussian filter to produce the final, high-quality saliency map. The experiment showed that the proposed method has high performance when applied to real-life data.
본 논문에서는 이진 영상에서 경계에 발생하는 잡영을 효율적으로 제거하고 형상을 단순화시켜 윤곽선을 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 이진 영상에서 영역의 윤곽선을 구하는 기존의 $2{times}2$ 마스크 사용 방법을 일부 수정하여 한 픽셀 두께의 잡영을 효율적으로 제거할 수 있도록 하였다. 이를 위해 영역 경계의 잡영에서는 윤곽선 추적 경로가 중복되는 특성과 잡영의 끝점에서의 추적 특성을 분석하여 이용하였다. 또한 흰색 바탕을 윤곽선 추출에 활용함으로써 본래의 형상을 유지하며 효과적으로 단순화된 윤곽선 추출 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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