본 논문에서는 움직임 벡터와 빛의 세기를 이용하여 비디오의 인덱싱과 검색 기법에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특징과 빛의 세기를 계산하여 각 샷 당하나의 대표프레임을 추출하였다. 각각의 대표프레임은 빛의 흐름을 계산하였다. 즉 움직임벡터의 특징은 빛의 흐름으로부터 얻어냈고, BMA 는 움직임 벡터를 찾기 위해 사용했다. 그리고 빛의 세기 값을 히스토그램으로 변환 한 후 컷 검출에 사용하였다. 비디오 프레임의움직임 벡터와 빛의 세기 특징을 기반으로 비디오 데이터를 구성하고 인덱싱 하였다. 비디오 데이터베이스는 비디오의 접근을 위해 내용기반을 제공하고, 인덱스 특징은 B+ 트리 검색을 사용했고, 내부적으로 구성되어 단 노드 방식으로 저장되어 컴퓨터 저장장치에 직접 접근할 수 있게 했다. 본 논문에서는 비디오 데이터 모델을 기반으로 한 비디오 인덱스의 문제를 정의하였다.
In this paper range measurement systems are designed using an ultrasonic sensor and a camera. An ultrasonic sensor provides the range measurement to a target quickly and simply but its low resolution is a disadvantage. We tackle this problem by employing a camera. Instead using a stereoscopic sensor, which is widely used for 3D sensing but requires a computationally intensive stereo matching, the range is measured by focusing and structured lighting. In focusing a straightforward focusing measure named as MMDH(min-max difference in histogram) is proposed and compared with existing techniques. In the method of structure lighting, light stripes projected by a beam projector are used. Compared to those using a laser beam projector, the designed system can be constructed easily in a low-budget. The system equation is derived by analysing the sensor geometry. A sensing scenario using the systems designed is in two steps. First, when better accuracy is required, measurements by ultrasonic sensing and focusing of a camera are fused by MLE(maximum likelihood estimation). Second, when the target is in a range of particular interest, a range map of the target scene is obtained by using structured lighting technique. The systems designed showed measurement accuracy up to 0.3[mm] approximately in experiments.
본 논문에서는 비등방성 특징 기반의 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용한 효율적인 감성 완화 프레임워크를 제안한다. 감성을 완화시키는 것은 감성 분석만큼이나 중요하며, 사람의 우울함이나 외로움을 자동으로 완화시켜줄 수 있는 프레임워크로써 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)측면에서도 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 1) 마이크로소프트의 Emotion API를 이용하여 얼굴 표정으로부터 변화하는 감정값을 계산하고, 2) 이 감정값의 차이를 이용하여 우울이나 외로움 같은 이상 감정을 인지한다. 3) 마지막으로, 감성 히스토그램과 비등방성 특성을 고려한 감정 메시 기반의 매칭 과정을 거침으로써 사용자에게 완화된 감성이 내포된 이미지들을 제시해준다. 본 논문에서 제안하는 기법은 얼굴 영상을 이용하여 사용자가 쉽게 감성의 변화를 인지하고, 완화된 감성으로 감정을 트레이닝 할 수 있는 시스템이다.
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이 기반으로 손바닥 정맥혈관 이미지를 획득하기 위하여 950nm파장을 가지는 근적외선 LED 광원 장치와 손금을 획득하기 위한 백색 LED 광원 장치를 가지는 시스템을 개발하였다. 또한 획득한 정맥 및 손금 이미지에 대하여 영상 전처리 과정(흑백화, 평활화, 이진화, 블러링, 세선화 등)을 통하여 정맥과 손금이 혼합된 위조 방지 및 보안이 강화된 고유 패턴이 추출 가능한 영상처리 기술을 구현하여 보안성이 강화된 시스템에서 활용할 수 있는 원천 기술을 확보하였다.
본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 축구 경기 자동 분석을 위한 첫걸음으로 일반적인 축구 경기 영상열에서 선수 및 공을 추적하고 영상 모자의 기법을 이용해서 운동장 모델 상에서 선수가 움직인 궤적을 알아내는 기법을 제시한다. 여기서 일반걱인 축구 경기 영상열이란 극도의 zoom-in 또는 zoom-out 아닌 경우로 TV 카메라가 공을 쫓아 자연스럽게 움직이는 상황의 영상을 말한다. 이러한 영상열로부터 선수의 궤적을 구하기 위해선 다음과 같이 크게 세 가지 문제를 해결해야한다. 첫째로 입력 영상에서 운동장 부분을 추출하는 문제, 둘째로 선수 및 공을 추적하고 선수들의 팀을 구분하는 문제, 마지막으로 영상에서의 선수의 위치를 실제 운동장 좌표로의 변환을 통해 선수가 움직인 자취를 운동장 모델 상에서 구하는 문제가 그것이다. 운동장의 추출은 칼라 정보를 이용하였고 이 추출된 운동장 영역 하에서 템플릿 매칭과 Kalman 필터링을 이용하여 선수와 공을 추적했다. 선수간 겹침 문제에 대해서는 CHBP(Color Histogram Back-Projection) 기법을 적용했다. 특히 선수가 운동장에서 움직인 궤적을 구하기 구하기 위해서 입력 영상에서 보이는 특징점들을 이용하여 운동장 모델 좌표와 입력 영상 좌표간의 변환을 구하고 이를 통해 운동장 모델에서의 선수의 위치를 구했다. 이때에 입력 영상에서 특징점이 충분치 않을 경우 영상 모자익 기법을 이용하여 특징점이 보이는 영상과의 좌표 변환 관계를 구함으로써 해결하였다. 실험적으로 실제 TV에서 방영된 축구 경기 영상열에 제안된 방법을 적용하여 얻어진 결과를 보인다.
이 논문은 방향성 2차원 타원형 필터(Multiple Oriented 2D Elliptical Filters;MO2DEFs)를 사용하여 스테레오 영상으로부터 포즈에 강인한 사람 검출을 제안한다. 기존의 물체 지향 크기 적응 필터(Object Oriented Scale Adaptive Filter;OOSAF)는 정면을 보고 있는 사람만을 검출하는 단점을 지니고 있는데 반해 제안한 방향성 2차원 타원형 필터는 사람의 크기나 포즈에 관계없이 사람을 검출하고 추적한다. 2D 공간-깊이 히스토그램에 특정 각도로 향하는 4개의 2차원 타원형 필터들을 적용하고, 필터링 된 히스토그램에서 임계값을 통해서 사람을 검출한 다음, MO2D2EFs 중 승적 결과가 가장 큰 2차원 타원형 필터의 방향을 사람의 방향으로 판단한다. 사람 후보들은 얼굴을 검출하거나 검출된 사람의 선택된 방향의 머리-어께 형태를 정합함으로서 검증한다. 실험 결과는 (1) 포즈 각도 예측의 정확도는 약 88%이고, (2) 제안한 MO2DEFs를 사용한 사람 검출의 성능이 OOSAF를 사용한 사람 검출의 성능보다 $15{\sim}20%$만큼 향상되었으며, 특히 정면이 아닌 사람의 경우에 더 향상이 있었다.
본 논문은 SIFT-Grid 기반의 얼굴 인식 시스템에서 식별 능력의 향상과 계산량 감소를 목적으로 한다. 첫번째는 한 얼굴 클래스의 다양한 훈련 이미지로부터 비슷한 SIFT 특징점들은 제거하고, 상이한 특징점들은 병합하는 통합템플릿의 구성 방법을 제안한다. 통합템플릿은 SIFT-Grid를 통해 나누어진 훈련 이미지들의 동일 부분영역 내의 특징점들에 대한 유사도 행렬의 계산과 임계치 기반의 히스토그램의 계산을 통해 구성하였다. 두 번째는 구성된 통합템플릿들로부터 테스트 이미지의 효과적인 식별을 위한 유사도 계산 방법을 제안한다. 유사도의 계산은 테스트 이미지와 각 클래스의 통합템플릿간의 일대일 비교로 수행된다. 이때 동일 부분영역 별로 유사도 점수와 임계치 기반의 보팅 점수가 계산된다. 얼굴 인식 작업에 대한 실험 결과 제안된 방법이 SIFT-Grid 기반의 다른 두 방법보다 정확한 것으로 확인 되었고, 또한 계산량도 감소하였다.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 인터넷이 대중화됨에 따라 인터넷을 이용한 사이버 공간상에 정보의 상호교환, 전자 상거래, 인터넷뱅킹 등의 사회 활동이 활발해지고 있다. 하지만, 인터넷 사용의 편리함을 추구하는 경향에 의해 개인식별용 증명서(주민등록증, 운전면허증, 여권, 학생증 등)들이 전자적인 매체로 표현되어 인터넷상에서 노출되는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 노출된 개인정보가 포함된 이미지들을 효율적으로 검색하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방안은 이미지의 색상과 질감, 그리고 모양 특징정보들 중에서 개인식별정보가 포함된 이미지들에서 고유한 특징정보들을 분석하여 추출한 후 이를 이용하여 개인식별정보가 포함된 이미지들을 검색한다. 제안한 방안을 실험한 결과, 전체 개인 식별정보가 포함된 이미지들 중에서 약 89%이상의 검색 성공률과 이미지 파일 당 수행시간은 약 0.17초가 소모되었다. 이러한 결과를 바탕으로 실제 인터넷상에서 개인식별정보가 포함된 이미지 파일들의 검색과 노출 여부 판단을 위한 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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