본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 정규 거리에 기반 한 유사 시퀀스의 검색 기법을 제안한다. 시퀀스의 형태가 중요한 관심 사항인 응용에서 정규 거리는 단순한 Lp 거리에 비해 적합한 유사도라 할 수 있다. 이러한 정규 거리에 기반 한 질의를 처리하기 위한 기존의 기법들은 시퀀스의 평균을 구한 후 이를 이용하여 시퀀스를 수직 이동하는 전처리 과정을 가지고 있다. 제안된 기법은 시퀀스의 인접한 두 요소들 간의 변이가 정규화 과정에 불변이라는 속성을 이용하여 수직 이동의 전처리 과정 없이 특징 벡터를 추출한 후 이를 R-tree와 같은 공간 접근 기법을 이용하여 인덱싱한다. 제안된 기법은 비슷한 형태의 시퀀스를 검색할 수 있으며 착오 누락이 얼음을 보장한다. 실제 주식 데이타를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
Mathematical morphology based on set theory has been applied to various areas in image processing. Pitas proposed a object recognition algorithm using Morphological Shape Decomposition(MSD), and a new representation scheme called Morphological Shape Representation(MSR). The Pitas's algorithm is a simple and adequate approach to recognize objects that are rotated 45 degree-units with respect to the model object. However, this recognition scheme fails in case of random rotation. This disadvantage may be compensated by defining small angle increments. However, this solution may greatly increase computational complexity because the smaller the step makes more number of rotations to be necessary. In this paper, we propose a new method for object recognition based on MSD. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which ran represent the relations of binary shapes in an object. finally, we obtain the feature informations invariant to the rotation, translation, and scaling from the tree and calculate matching scores using efficient matching measure. Because our method does not need to rotate the object to be tested, it could be more efficient than Pitas's one. MSR has an intricate structure so that it might be difficult to calculate matching scores even for a little complex object. But our tree has simpler structure than MSR, and easier to calculated the matchng score. We experimented 20 test images scaled, rotated, and translated versions of five kinds of automobile images. The simulation result using octagonal structure elements shows 95% correct recognition rate. The experimental results using approximated circular structure elements are examined. Also, the effect of noise on MSR scheme is considered.
본 논문에서는, 선형 주기적 시변 시스템에 대해서, 두 개의 입출력 이득을 정의한다. 그 하나는 단위 크기의 ι$_2$노름을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 $\iota_2$ 노름의 출력의 비로서, G($\iota_2,\iota_2$ 로 표기한다. 또 다른 하나는 단위 크기의 RMS 값을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 RMS 값의 출력의 비로서, G(RMS, RMS)로 표기한다. 선형 시불변 시스템에 대해서는 이 두 개의 이득은 등가라는 사실이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 선형 주기적 시변 시스템에 대해서도 이 두 개의 이득이 등가라는 것을 증명한다. 또한, 선형 주기적 시변 시스템에 대한 주파수 응답을 얻는 두 가지 방법 사이의 관계를 유도한다. 이렇게 정의된 입출력 이득은 M-채널 필터 뱅크에 적용한다. 필터 뱅크는 음성 압축 등에 사용되는 대표적인 다중비 신호처리 시스템이다. 이러한 필터뱅크에는 일반적으로 에일리어징 왜곡, 진폭 왜곡 및 위상 왜곡이 존재한다. 본 논문에서는 오차 시스템의 G($\iota_2,\iota_2$ 이득을 최적화 하는 방법에 의해 필터 뱅크를 설계함으로써, 필터 뱅크에서 일반적으로 존재하는 왜곡을 작게할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SIFT와 SURF 방법보다 빠른 FAST(Features from Accelerated Segment Test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(Random Sample Consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻는 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 제안하는 기법에서는 영상을 정합할 때 영상의 입력 순서와 방향에 관계없이 파노라마 영상을 만들 수 있다. 또한 기존의 방법보다 빠른 속도로 영상 정합이 가능하다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 특징점 정합을 통한 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 사용될 수 있는 알고리즘 중 대표적인 SURF 알고리즘 기반 특징점 추출기의 하드웨어 구조 설계 및 FPGA 검증 결과에 대해 기술한다. SURF 알고리즘은 크기와 회전변화에 강한 특징점과 서술자를 생성함으로써 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 활용될 수 있다. 하지만 ARMl1(667Mhz) 프로세서와 128Mbytes의 DDR 메모리를 사용하는 임베디드 환경에서 실험결과 VGA($640{\times}480$) 해상도 C영상의 특정점 추출 처리 시약 7,200msec의 시간이 걸려 실시간 동작이 불가능한 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 핵심 요소인 적분 이미지 메모리 접근 패턴을 분석하여 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 줄이는 방법을 이용해 실시간 동작이 가능하도록 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어를 Xilinx(社)의 Vertex-5 FPGA 를 이용하여 검증한 결과 l00Mhz 클록에서 VGA 영상의 특징점 추출시 약 60frame/sec로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.
환경의 변화에 따라 급속도로 변화하는 생태계에 대한 체계적인 연구를 위해 식물의 정보를 수집 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트 기기의 카메라를 이용하여 언제 어디서나 사용자가 원하는 식물의 종류를 검색할 수 있는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 식물 인식 및 생태계 분석을 위해 다양한 식물의 잎을 종류별로 분석할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해, 카메라부터 입력된 식물 잎 사진의 관심 영역을 GrabCut을 통해 배경과 분리한 후, 형태 기술자 추출 방법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 이용하여 형태 기술자를 추출하고, 이것을 부호화 기법 및 공간 피라미드 방법을 이용한 분류 특징 벡터를 만든다. SVM(Support Vector Machine)을 통한 식물 잎 분류 및 인식한다. 다양한 식물 잎에 대한 실험 결과를 통해 비슷한 색상이나 형태를 가지고 있더라도 방향성 특징 기술자를 활용한 식물 잎 분류 방법이 매우 효율적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 시변 지연시간이 있는 선형 이산 구간 시변 시스템의 지연 상태변수에 존재하는 불확실성 안정범위에 관한 것을 다룬다. 고려된 시스템은 지연 없는 상태변수에 대한 시스템 행렬이 구간범위에서 시변으로 변동하고, 지연 시간이 구간범위 내에서 시변인 지연 상태변수에 대하여 비구조화된 불확실성이 시변으로 존재하는 시스템이다. 기존의 많은 연구들이 시변에 대한 부분을 고려하지 못하고 시불변 경우에 대하여 얻어진 것에 반하여, 본 논문에서는 모든 요소를 시변으로 고려하여 새로운 안정범위를 도출하였다. 새로운 안정범위는 적용 가능한 시스템에 대한 제한이 없는 것으로 그 효용성이 기존의 결과 보다 우수하다. 제안된 범위는 복잡한 선형행렬부등식 혹은 리아프노프 방정식의 상한 해 한계를 이용하는 복잡한 과정이 필요하지 않다. 수치예제를 통하여 제안된 결과가 기존의 결과들을 포함할 수 있음을 보이고, 이들 보다 확장성과 효용성이 우수함을 확인한다.
AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.
본 논문에서는 이진 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 영역 집중 형태 기술자(Region-centralized shape descriptor : RCSD)를 제안한다. 제안된 형태 기술자는 영역의 크기를 하나의 중심점에 집중되어 있는 원(circle)으로 표현하는 방법이다. 따라서 주어진 이진 영상은 제안된 RCSD 파라미터로 나타난 여러 개의 원으로 표현되며, 각각의 원은 기준이 되는 원과의 거리, 반지름, 각도의 세 개 파라미터로 주어진다. RCSD로 표현된 파라미터들은 영역에 대한 정보뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 가지고 있으며, 주어진 RCSD 파라미터로부터 복구 성능을 평가하여 제안된 기술자의 타당성을 조사하였다. 복구 성능은 원래의 영상에 대한 정보를 얻을 수 있어서 원래의 형태를 가지고 있음을 보여준다. 주어진 파라미터를 이용하여 윤곽선 위의 점을 찾고, 이 점들을 보간법을 사용하여 연결하였다. 성능을 평가한 결과, 여러 가지의 디지털에러에도 불구하고 실제 영상에서도 최대 88%의 성능으로 복구되었다. 이로 보아 제안된 방법은 영상의 형태정보 뿐만 아니라 영역의 크기 정보를 모두 가지고 있어서 영상을 표현하는 데에 효과적으로 이용될 수 있으며, 또한 정규화된 RCSD 패턴으로 표현이 가능하여 다양한 응용으로의 확장도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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