• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권4호
• /
• pp.275-284
• /
• 2008

최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.798-809
• /
• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정 뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 활용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 흔들림 보정을 위한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전 이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역상에서의 입력 영상에 대한 안정화를 수행한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.33-43
• /
• 2011

3D 디스플레이의 급격한 공급으로 다양한 3D 입체 콘텐츠의 제작이 요구되고 있다. 3D 콘텐츠의 제작 방법으로는 일반적으로 스테레오 카메라로 입체물을 제작할 수 있지만, 기존 2D 콘텐츠에서 입체영상물을 제작하는 기법도 중요한 기술이다. 이러한 2D 콘텐츠의 변환작업을 통한 3D 영상물 제작은 3D 변환 분야에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 단순히 한 장의 영상을 3D로 변환하는 것은 콘텐츠의 실감을 전달하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 2D 영상에 존재하는 객체에 생명력을 불어넣어, 그림속이 객체가 살아나 움직이는 새로운 애니메이션 콘텐츠 제작 방법을 제안한다. 또한 3D 디스플레이에서 시청이 가능하도록 입체영상으로 제작된다. 입력영상이 주어지면 배경영상, 전경객체 마스크, 배경 깊이맵, 객체 깊이맵을 생성한다. 각 전경객체의 이동, 회전, 및 줌을 통해 생동감있는 객체를 구현하며, 변환된 객체의 깊이맵 및 배경영상을 이용하여 실감있는 입체영상을 제작한다. 실험영상은 신윤복의 단오풍정 및 픽사의 애니메이션 UP의 클립영상을 이용하여 3D 입체영상으로 구현하였다.