가상 세계에서 인간과 유사한 에이전트를 만들기 위해서는 지각, 인식, 판단 그리고 행동에 대한 정교한 설계가 중요하다. 이와 관련하여 자율형 에이전트의 지각 기능과 인식 기능을 개발하고자 한다. 시야 속에서 획득되어진 가장 원시적 데이터인 이미지의 색상차를 이용하여 모양과 영역들을 구별하는 것으로부터 점, 선 색깔들을 기본 단위로 사용하는 지각 메커니즘을 개발한다. 이렇게 지각되어진 모양들을 지능적으로 인식하기 위해서 가려지거나 손실된 모양에서 원래의 모양을 추측하기 위한 추론 알고리즘을 개발하고 객체에 관해 온톨로지로 부터 얻어진 일반적 특성정보를 이용한다. 개별적으로 파악된 이차원 모양들과 다른 모양들과의 공간적 위치관계들이 삼차원 모양들을 이루고 그러한 모양을 가진 해당 객체들은 장면들을 구성하게 된다. 삼차원 모양들은 각 장면에서 자신만의 영역을 차지하며 에이전트는 객체들과 장면들을 분석하여 사물과 현상들을 인식한다. 이러한 장면에 대한 인식기능을 이용하여 에이전트가 시공간 영역속에서 지식을 축적하고 이용하는 방법을 개발하고 예제상황을 통해 구현결과를 보여준다.
장면 텍스트 추출은 현대 스마트 시대에서 쏟아져 나오는 다양한 영상 기반 응용에 중요한 정보를 제공하기 때문에 중요하다. 기본적인 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 추출 후에 캐니 연산자를 이용하여 경계를 강화시키는 Edge-Enhanced MSER은 텍스트 추출 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 캐니 연산자의 임계값 설정에 따라 Edge-Enhanced MSER의 결과영상이 다르게 나타나므로 임계값 설정을 계산하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 캐니 연산자의 임계값을 설정하는 방법 중 히스토그램의 중앙값을 이용하여 경계를 추출하고 이를 Edge-Enhanced MSER에 적용한 AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER)을 제안한다. 이 방법은 명확한 경계에 대해서만 영역을 추출하기 때문에 기존의 방법보다 더 좋은 결과영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
The rapid growth in communication technology has led to the development of effective ways of sharing ideas and information in the form of speech and images. Understanding this information has become an important research issue and drawn the attention of many researchers. Text in a digital image contains much important information regarding the scene. Detecting and extracting this text is a difficult task and has many challenging issues. The main challenges in extracting text from natural scene images are the variation in the font size, alignment of text, font colors, illumination changes, and reflections in the images. In this paper, we propose a connected component based method to automatically detect the text region in natural images. Since text regions in mages contain mostly repetitions of vertical strokes, we try to find a pattern of closely packed vertical edges. Once the group of edges is found, the neighboring vertical edges are connected to each other. Connected regions whose geometric features lie outside of the valid specifications are considered as outliers and eliminated. The proposed method is more effective than the existing methods for slanted or curved characters. The experimental results are given for the validation of our approach.
지상파 DMB 콘텐츠를 위한 국제 표준 파일 포맷인 DMB AF(Digital Multimedia Broadcasting Application Format) 표준을 확장하여 2D 비디오와 2D 대화형 서비스 데이터, 즉 MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene) 데이터뿐만 아니라 스테레오스코픽 비디오와 스테레오스코픽 BIFS 데이터를 함께 담아 2D/3D 비디오 및 2D/3D BIFS 프레젠테이션이 시간적으로 혼용될 수 있게 하는 방식이 최근 제안된 바 있다. 본 논문에서는 이렇게 확장된 DMB AF 형식의 파일로 주어진 3D 콘텐츠를 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 표준을 이용하여 스트리밍하는 서비스를 개발하고 이에 해당하는 클라이언트 소프트웨어를 구현하여 이 서비스를 검증하였다.
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
연동형 방송 서비스 구현 시 배경이 되는 오디오/비디오 스트림과 오버레이 되는 데이터 콘텐츠의 시간 동기화는 중요한 문제이다. 그러나 현재 MPEG-4 환경에서는 절대적인 시간 값을 바탕으로 각각의 데이터를 동기화하는 기초적인 방법을 이용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 연동형 방송 콘텐츠 개발 시 효율적인 데이터 동기화를 위해 비디오 콘텐츠의 내용에 따라 데이터 콘텐츠의 내용이 변화하는 내용 기반 동기화 기법을 제안한다. 제안하는 내용 기반 동기화 기법은 장면 키워드를 바탕으로 BIFS 노드를 확장 정의하고 MPEG-7의 메타데이터를 이용하여 구현되었다.
최근 집중호우로 인한 산사태, 구미 불산 누출사고 등 국민의 인명과 재산에 막대한 손실을 입히는 중대재난이 계속 발생하고 있지만, 이에 대한 대처가 불충분하여 재난으로부터 안전한 사회에 대한 국민의 요구가 한층 증대되고 있다. 본 논문은 재난관리 전문가 양성을 통한 방재교육역량 강화를 위해 방재부문의 교육 컨텐츠 체계 정립의 핵심기반을 마련함을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 수요예측에 의한 교육과정 및 교육과목을 설계하였으며 이를 기초로 하여 재난 현장대비 및 대응 중심의 교육과목을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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