• 전자공학회논문지CI
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• 제37권3호
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• pp.12-26
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• 2000

본 논문에서는 정합 과정에서 계산량, FAR(False Acceptance Rate), 그리고 FRR(False Rejection Rate)을 증가 시켜 자동 지문 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 되고있는 의사 특징점(False Minutiae)을 제거하기 위한 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 우선 전처리 과정을 통하여 얻은 세선화된 지문 화상에서 이웃 화소의 교차수를 검사하여 후보 특징점들을 추출한다. 추출된 후보 특징점에서 지문의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고, 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고, 후보 특징점 목록에서 선택된 특징점을 삭제한다. 마지막으로 지문 원화상의 부 영역별 융선 방향(Direction map)과 지문의 구조적 특성을 근거로, 재구성된 세선화 화상에서 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST Special Database 14의 지문 화상에 적용한 결과는 제안 알고리즘이 정추출율에는 적은 영향을 미친 반면 오추출율을 상당히 개선하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식 성능도 향상 시켰음을 나타내고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.296-306
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• 1998

Airborne MSS 자료는 수질오염을 효과적으로 감시하고 분석할 수 있는 자료이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성(KOMPSAT)에 탑재될 저해상도카메라(LRC)의 다중분광 영상자료를 수질오염 분석에 활용할 목적으로 수질인자의 분광반사도를 측정하였으며, 고해상도 원격탐사 자료인 Airborne MSS 자료를 이용하여 수역에서의 수질인자 추출 가능성을 조사하였다. 특히 부영양화와 관련된 환경인자 추출을 시도하였다. 수질인자는 클로로필-a, 부유물질, 탁도 등을 선정하여 분광반사 특성 및 처리기법을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다 첫째, 수면에 도달하는 태양광 스펙트럼은 가시광 영역인 0.4~0.7$\mu\textrm{m}$에서 전체 복사량의 50% 정도가 반사되며, 0.50$\mu\textrm{m}$ 부근에서 가장 높다. 둘째, 클로로필-a는 녹색 파장대인 0.52$\mu\textrm{m}$, 부유물질의 반사도는 0.8$\mu\textrm{m}$, 탁도는 0.57$\mu\textrm{m}$에서 높은 반사율을 보였다. 셋째, Airborne MSS자료를 이용하여 수질인자 분석결과, 클로로필-a는 Band 3과 Band 7을 비연산처리를 하여 분포도를 작성하였다. 부유물질은 Band 7에서 분포도를 작성할 수 있었으며, PCA를 수행하였을 때 PC 1에서 유용함을 알 수 있었다. 탁도는 PCA 분석시 PC 4에서 현장자료와 유사한 분포패턴을 나타내었다. 이상의 결과들은 계절적, 시간적 변화에 따라 파장대역이 달라질 수 있으므로, LRC 자료를 이용하여 보다 정확한 수질환경 인자를 분석하기 위해서는 현장실측 자료 및 수역의 분광반사 특성 등을 지속적으로 조사할 필요가 있다. 추후 본 연구에서는 저해상도 위성영상 및 현장 분광반사도 측정을 통한 수역의 분광반사 특성을 지속적으로 분석하고, 수역의 수질분석자료 확보 및 수질오염 유형을 분석 할 것이다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.69-80
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• 1999

정보화 시대에 있어 개인 인증 기술에 대한 요구는 날로 증가되고 있으며 그 중에서도 지문 인식 기술은 정확도, 수행 속도, 구현 비용 등 모든 평가 항목에 있어 가장 현실성 있는 수단으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 전산 환경에 적합하도록 무 잉크 방식의 압착 날인을 통하여 획득된 지문 영상을 이용한 온라인 지문 인식 시스템의 설계와 구현을 목표로 한다. 지문 인식은 크게 두 가지 과정으로 이루어 지며 이를 특징점 추출과 특징점 정합이라 한다. 본 논문에서는 이러한 과정 중에서 특징점 정합의 정합의 성능과 속도의 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안 한다. 특징점 정합 과정은 다시 정렬 기준점 선정 과정과 정렬 후 대응점 확인과정이 있으며 정렬 과정의 최적화 여부가 전체 수행 속도에 미치는 영향이 가장 크게 된다. 제안된 정렬 기준점 선정 알고리즘은 탐색 공간의 최소화와 등록 지문과 입력 지문간의 비선형 왜곡에도 강인함을 보였다. 전체 시스템의 성능 검증을 위하여 체계적인 샘플링을 통하여 채취된 데이터 베이스을 이용하였다. 팬티엄시스템에서 평균 정합 속도 1.55초를 기록하였으며, 0.05%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 8.83%의 FRR(False Rejection Rate)의 오 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.375-382
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• 2002

필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.407-414
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• 2015

특징점은 주로 높이의 변화가 있는 위치에 존재하여 DSM 생성에 의미 있는 화소일 수 있으며, 정확하고 신뢰할 만한 정합 결과를 도출하는 중요한 역할을 한다. 이러한 특징점을 위성영상 내의 건물에서 추출하고 스테레오 영상 간의 정합을 수행하기 위해 사용자의 주관적인 분석을 통한 방법이 주로 쓰여 왔으나 경제적 및 시간적 비용이 드는 단점이 있다. 이러한 부분을 보완하기 위해 본 연구에서는 건물의 높이 정보를 추출하기 위해서 Harris-affine 특징점 추출기법과 SIFT 서술자를 사용한 스테레오 위성영상의 정합점 추출방법을 제시하였다. Harris-affine 추출기법으로 건물에 존재하는 특징점을 추출하고, 스케일 등의 영향이 적은 SIFT 서술자를 활용하여 효과적으로 정합점을 추출하였다. 또한, 탐색범위를 사용하고 영상 내 정합쌍의 각도를 고려하여 좀 더 효과적인 정합점 추출 방법을 제시하였다. 제안방법으로 추출된 정합점을 사용하여 영상 내에 존재하는 건물의 높이 정보를 실제로 분석하여 제안 방법이 수동 방법과 비교하여 2m 미만의 RMSE 값을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.54-60
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• 2004

얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.81-89
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• 2004

본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌·우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm∼200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.455-461
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• 2021

심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.1-12
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• 2005

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.