• 제목/요약/키워드: image analysis algorithm

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특이 벡터 영역에서 디지털 영상 워터마킹 방법 (Digital Image Watermarking Scheme in the Singular Vector Domain)

  • 이적식
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.122-128
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    • 2015
  • 멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.

골격을 이용한 문자 인식을 위한 지역경계 연산 (Regional Boundary Operation for Character Recognition Using Skeleton)

  • 유석원
    • 문화기술의 융합
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    • 제4권4호
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    • pp.361-366
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    • 2018
  • 학습 데이터를 구성하는 각각의 문자들에 대해 서로 다른 글자체들을 픽셀 단위로 더해서 MASK를 만들고, 해당 MASK에 속하는 픽셀값들을 세 영역으로 나눈다. 실험 데이터를 골격 형태로 수정하고, 지역 경계 연산을 사용하여 수정된 실험 데이터의 배경 중에서 문자의 골격에 인접한 배경 영역을 구분하는 경계를 만든다. 수정된 실험 데이터와 MASK들 간의 불일치 정도를 계산해서 최소값을 가지는 MASK를 찾는다. 이 MASK가 해당 실험 데이터에 대해 최종적으로 인식된 학습 데이터 문자로 선택된다. 문자의 골격과 지역 경계 연산을 사용하는 인식법은 주어진 학습 데이터에 새로운 글자체를 추가해서 학습 데이터를 쉽게 확장할 수 있으며, 구현하기가 간단하면서도 높은 문자 인식률을 얻을 수 있다.

복합잡음 환경에서 변형된 적응 가중치 필터에 관한 연구 (A Study on Modified Adaptive Weighted Filter in Mixed Noise Environments)

  • 권세익;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.798-801
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    • 2014
  • 현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

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딥 러닝을 이용한 비디오 카메라 모델 판별 시스템 (Video Camera Model Identification System Using Deep Learning)

  • 김동현;이수현;이해연
    • 한국정보기술학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • 현대 사회에서 영상 정보 통신 기술이 발전함에 따라서 영상 획득 및 대량 생산 기술도 급속히 발전하였지만 이를 이용한 범죄도 증가하여 범죄 예방을 위한 법의학 연구가 진행되고 있다. 영상 획득 장치에 대한 판별 기술은 많이 연구되었지만, 그 분야가 영상으로 한정되어 있다. 본 논문에서는 영상이 아닌 동영상에 대한 카메라 모델의 판별 기법을 제안한다. 기존의 영상을 학습한 모델을 사용하여 동영상의 프레임을 분석하였고, 동영상의 프레임 특성을 활용한 학습과 분석을 통하여 P 프레임을 활용한 모델의 우수성을 보였다. 이를 이용하여 다수결 기반 판별 알고리즘을 적용한 동영상에 대한 카메라 모델 판별 시스템을 제안하였다. 실험에서는 5개 비디오 카메라 모델을 이용하여 분석을 하였고, 각각의 프레임 판별에 대해 최대 96.18% 정확도를 얻었으며, 비디오 카메라 모델 판별 시스템은 각 카메라 모델에 대하여 100% 판별률을 달성하였다.

Opcode 빈도수 기반 악성코드 이미지를 활용한 CNN 기반 악성코드 탐지 기법 (CNN-Based Malware Detection Using Opcode Frequency-Based Image)

  • 고석민;양재혁;최원준;김태근
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.933-943
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    • 2022
  • 인터넷이 발달하고 컴퓨터 이용률이 높아짐에 따라 악성코드로 인한 위협 또한 함께 증가하고 있다. 매년 발견되는 악성코드의 수는 급격히 증가하여 자동으로 대량의 악성코드를 분석하기 위한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 악성코드 자동 분석 기법을 소개한다. CNN(Convolutional Neural Network)라는 이미지 분류에 활용도가 높은 알고리즘을 이용하여 악성코드의 특징을 이미지화한 데이터를 분석한다. 제안하는 방법은 악성코드의 Semantic한 정보를 탐지에 활용하기 위하여 단순 바이너리 바이트를 기반으로 생성한 이미지가 아닌, 바이너리의 명령어 빈도수를 기반으로 생성한 이미지를 CNN으로 분석한다. 악성코드 10,000개 정상코드 10,000개로 구성된 대량의 데이터 셋을 활용하여 탐지 성능을 확인한 결과, 제안하는 방법은 91%의 정확도로 악성코드를 탐지할 수 있음이 확인되었다.

인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템 (Escape Route Prediction and Tracking System using Artificial Intelligence)

  • 양범석;박대우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권8호
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    • pp.1130-1135
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    • 2022
  • 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.

Mock-up Test를 통한 AI 및 열화상 기반 콘크리트 균열 깊이 평가 기법의 적용성 검증 (Application Verification of AI&Thermal Imaging-Based Concrete Crack Depth Evaluation Technique through Mock-up Test)

  • 정상기;장아름;박진한;강창훈;주영규
    • 한국공간구조학회논문집
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    • 제23권3호
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    • pp.95-103
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    • 2023
  • With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.

명시야 현미경 영상에서의 세포 분할을 위한 이중 사전 학습 기법 (Dual Dictionary Learning for Cell Segmentation in Bright-field Microscopy Images)

  • 이규현;트란민콴;정원기
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.21-29
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    • 2016
  • 본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

규칙기반 영상분류 방법의 제주도 지역의 적용 (Application of the Rule-Based Image Classification Method to Jeju Island)

  • 이진아;이성순
    • Spatial Information Research
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    • 제21권1호
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    • pp.63-73
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    • 2013
  • 지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있어 촬영된 위성영상에 반영된다. 촬영시기가 다른 영상을 통하여 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다. 다중시기 영상을 무감독 방법으로 분류할 수 있다면 영상 분류의 정확도를 높여 주고, 여러 응용분야에 기여할 수 있다. 규칙기반 영상분류 알고리즘은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 처리 되도록 개발되었으나, 불완전 요소에 결과가 영향 받는지 확인되어야 한다. 이 연구에서는 제주도 지역의 Landsat 영상으로 규칙기반 영상분류를 수행하였다. 영상의 구름의 존재하고 촬영시기의 차이가 있는 경우, 대상지가 도시, 산지, 농지 등 복합적인 경우에 대하여 적용 결과를 확인하였다. 구름이 있는 부분의 경우, 계수에 영향을 주지 않았으며, 촬영시기의 차이에 따라 분류규칙이 적절이 반영되었다. 제주시 도시지역의 확장, 서귀포시의 비닐하우스 등의 시설물 개체 수 증가 등을 파악 할 수 있었다. 제주도 지역의 공간정보 변화 파악과 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 양질의 무감독 분류가 수행되는 것을 목표로 하여 방법의 일반화 및 개선방안을 모색하고자 하였다. 향후 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

흉부CT 검사 시 HRCT 영상 재구성의 유용성 (Usefulness Evaluation of HRCT using Reconstruction in Chest CT)

  • 박성민;김긍식;강성민;유병규;이기배
    • 대한디지털의료영상학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.13-18
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    • 2015
  • Purpose : Skip the repetitive HRCT axial scan in order to reduce the exposure of patients during chest HRCT scan, Helical Scan Data into a reconstructed image, and exposure of the patient change and visually evaluate the usefulness of the HRCT images. Materials and method : Patients were enrolled in the survey are 50 people who underwent chest CT scans of patients who presented to the hospital from January 2015 to March 2015. 50 people surveyed 22 people men and 28 people women people showed an average distribution of 30 to 80 years age was 48 years. 50 patients to Somatom Sensation 64 ch (Siemens) model with 120 kVp tube voltage to a reference mAs tube current to mAs (Care dose, Siemens) as a whole, including the lungs and the chest CT scan was performed. Scan upon each patient CARE dose 4D (Automatic exposure control, Siemens Medical Solution Erlangen, Germany) was to maintain the proper radiation dose scan every cross-section through a device that automatically adjusts the tube current of. CT scan is the rotation time of the Tube slice collimation, slice width 0.6 mm, pitch factor was made under the terms of 1.4. CT scan obtained after the raw data (raw data) to the upper surface of the axial images and coronal images for each slice thickness 1 mm, 5 mm intervals in the high spatial frequency calculation method (hight spatial resolution algorithm, B60 sharp) was the use of the lung window center -500 HU, windows were reconstructed into images in the interval -1000 HU to see. Result : 1. Measure the total value of DLP 50 patients who proceed to chest CT group A (Helical Scan after scan performed with HRCT) and group B (Helical Scan after the HR image reconstruction to the original data) compared with the group divided, analysis As a result of the age, but show little difference for each age group it had a decreased average dose of about 9%. 2. A Radiation read the results of the two Radiologist and a doctor upper lobe and middle lobe of the lung takes effect the visual evaluation is not a big difference between the two images both, depending on the age of the patient, especially if the blood vessels of the lower lobe (A: 3.4, B: 4.6) and bronchi(A: 3.8, B4.7) image shake caused by breathing in anxiety (blurring lead) to the original data (raw data) showed that the reconstructed image is been more useful in diagnostic terms. Conclusion : Scan was confirmed a continuous, rapid motion video to get Helical scan is much lower lobe lung reduction in visual blurring, Helical scan data to not repeat the examination by obtaining HRCT images reorganization reduced the exposure of the patient.

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