본 논문에서는 저해상도 유추 보간법(interpolation algorithm derived from low resolution: ILR)을 이용한 공간적 디인터레이싱 기법을 제안한다. 일반적인 에지 기반 디인터레이싱 방법들은 화소 단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 밝기의 변화에 민감하다는 단점이 있다. 또 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못한 성능을 보인다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 먼저 보간 하고자 하는 픽셀 주위의 저해상도 블록의 특성을 먼저 탐구하고 이를 고해상도 블록에 적용함으로써 missing pixel 을 보간 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지 기반 디인터레이싱 방법보다 PSNR로 대표되는 객관적 성능과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 KLT 특징 추적기의 하드웨어 구조를 제안한다. 계층적 KLT 특징 추적기(pyramidal Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)는 주로 MPU를 기반으로 구현되어 왔으나 반복연산 과정이 많아 실시간으로 처리하기 어려우므로, 실시간 수행을 위하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서는 추출되는 특징점의 수를 일정하게 유지하기 위해 입력 영상의 밝기에 적응적으로 임계값을 설정하는 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 계층적 KLT 추적 알고리즘을 메모리의 용량 및 대역폭의 한계를 극복하고, FPGA의 병렬처리 특성에 적합한 구조로 변환한다. 소프트웨어로 실행한 결과와의 비교를 통하여 특징점의 추출 및 추적이 유사한 양상으로 이루어짐을 검증하였고, $720{\times}480$ 영상 입력에 대해 초당 30 프레임의 full frame rate로 추적이 수행됨을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.1-8
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2016
최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.
선박과 선박, 선박과 육상 관제소간에 선박의 위치정보 등을 자동 송수신하여 선박 간의 충돌 방지 및 해난 수색 구조 활동을 지원하기 위하여 선박 자동 식별 장치인 AIS(automatic identification system)을 채용하고 있다. 그리고, 항만의 관제시스템은 선박 AIS와 연계하여 선박의 통항을 관리한다. 효율적인 통항관리를 할 수 있도록 AIS 연동하는 선박 인식 및 표출 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 검출된 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출 방법을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실험결과 제안하는 알고리즘이 항만의 선박 관제에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.
본 논문에서는 실감 원격 영상회의를 위한 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 구조광을 사용하는 Kinect 깊이 카메라를 이용해서 색상 영상과 깊이 영상을 획득하고, 깊이 영상을 이용해서 사용자를 배경으로부터 분리한다. 깊이 카메라로부터 획득한 가공되지 않은 깊이 영상은 다양한 형태의 잡음을 가지고 있기 때문에, 첫번째 전처리 과정으로 결합형 양방향 필터를 사용해서 잡음을 제거한다. 그 다음, 깊이값의 불연속성에 적응적인 저역 필터를 적용한다. 색상 영상과 전처리 과정을 거친 깊이 영상을 이용해서 우리는 가상시점에서의 화자를 3차원 모델로 복원한다. 전체 시스템은 GPU 기반의 병렬 프로그래밍을 통해 실시간 처리가 가능하도록 했다. 최종적으로, 우리는 시선이 조정된 원격의 화자 영상을 얻을 수 있게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 자연스러운 화자간 시선 맞춤을 실시간으로 가능하게 하는 것을 확인했다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
최근 소비자들의 다양한 요구로 인하여 IPTV에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. IPTV는 트리플 플레이(음성, 인터넷, 비디오)를 소비자에게 전달하며, IP 컨버젼스 네트워크의 킬러 어플리케이션으로 주목 받고 있다. IPTV는 서비스 공급자의 이익을 위하여 수신자 접근 제어 수단으로 CAS를 이용한다. 현재 CAS는 수신자 인증을 통하여 접근 제어를 제공하지만, 서비스 공급자로부터 전달되는 컨텐츠에 대해서는 어떠한 인증도 제공하지 않는다. 그러므로, 공격자가 서비스 공급자로부터 전달되는 컨텐츠를 조작하여 해로운 정보를 수신자에게 전달할 수 있는 보안 취약점이 존재한다. 본 논문은 해쉬 트리 스킴에 기반하여 현재 IPTV 시스템의 취약점을 제거하는 효율적이고 강력한 소스 인증 프로토콜을 제안한다. 또한, IPTV의 요구사항 관점에서 제안한 프로토콜을 평가한다.
사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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