The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
本論文은 線形空間的不變인 段損(blur)과 自色가우스性雜音에 의해 損傷된 映像에 대한 循環復元(recursive restoration)技法을 論하였다. 映像은 確率設計學的으로 그 平均과 相關函數(correlation function)에 의해 特徵지워진다. 隣接모델(neighborhood model)에 指數的自己相關函數(exponential autocorrelation function)가 사용되며 解析이 간단하고 편리하므로 映像度相關函數를 나타내는데 벡터 모델이 사용된다. 이 벡터 모델을 基本으로 한 映像表現에 있어서 離散的, 統計學的인 12點隣接모델이 開發되고 次元의 增加를 抑制하며 破損되고 雜音섞인 映像을 復元하기 위한 窓(window)移動處理技法이 使用되었다. 12點隣接모델 8點隣接모델보다 優秀한 것으로 나타나며 隣接의 많은 畵素를 요하는 精密畵像에 適合함을 보인다. 이 結果는 線形필터링을 요하는 映像處理에 널리 이용될 수 있음을 나타낸다.
본 논문에서는 색상의 공간적인 상관관계와 질감 모멘트를 이용한 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 이를 위해, 색상의 공간적인 상관관계를 표현하는 새로운 색상 기술자를 제안하고, 또한 제안된 색상 기술자와 국부적인 푸리에 변환에 기반한 질감 특성을 결합한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 색상의 공간적인 상관관계를 표현하기 위해서 컬러 코렐로그램(color correlogram)이 사용되고 있다. 하지만 컬러 코렐로그램은 중심화소에 따른 이웃한 화소들의 색상 분포를 확률적으로 잘 나타내는 장점이 있지만, 색상의 구조적인 정보를 표현하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 색상의 분포와 구조적인 정보를 표시할 수 있는 새로운 색상 기술자를 제안한다. 제안하는 새로운 색상 기술자는 중심 화소와 이웃 화소들과의 색상 거리를 계산한 후 최소 거리의 색상과 최대 거리의 색상을 추출한 후 최소-최대 색상 쌍이 이루는 각에 대한 각각의 빈도수를 계산한다. 그런 다음, 각각의 이루는 각에 대해서 최소 거리 색상에 대한 최대 거리 색상들의 평균값과 분산값으로 구성된 새로운 기술자(min-max color correlation descriptor, MMCCD)를 생성한다. 제안한 색상 기술자를 이용하여 검색한 결과는 기존 방법들과 비교했을 경우 정확률에서 최소 5.2%에서 최대 13.21% 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다. 또한, 국부적인 푸리에 변환에 기반한 질감 기술자를 새로운 색상 기술자와 결합하여 특징 벡터의 크기를 절반으로 줄이면서도 새로운 색상 기술자만을 사용할 경우와 비교하여 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다.
This paper presents a novel system that analyzes and recognizes a gait based on shape context on silhouette images. The main functions of the system consist of three steps: First, the system extracts the silhouette images from galt image sequence by performing a simple pre-processing and acquires the AGM(Averaged Gait Map) by averaging them. Next. it computes the cross-correlation between the AGMs. Finally, it classifies the AGMs based on the cross-correlation using nearest neighborhood classification. The proposed system uses two cues to classify a gait: One corresponds to biometric shape cue such as body height width. and body-part proportions. The other corresponds to gait cue such as stride length and amount of arm swing. Perceptionally, the biometric cues are sailent on the double support (both legs spread and touching the ground) while the gait cues on the midstance. Through a variety of experiments, it is proved that the property of a gait is mainly influenced by gait cues than biometric cues.
본 논문에서는 결함 검출을 위하여 2차원 산업 영상 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 참조 영상과 입력 영상 각각에 대하여 원 영상을 평활하면서도 경계를 보존하는 전처리 과정을 수행하여 일반적인 잡음에 강인한 정합을 가능하게 한다. 다음으로 x축 방향의 기울기 크기 영상 및 이진 영상을 생성한 후 각 픽셀별 주변 영역 밀도 분석을 통하여 특징 영상을 생성하여 산업 영상에서 자주 발생하는 모아레 형태의 패턴으로 인한 오정합을 방지한다. 마지막으로 이렇게 생성된 특징 영상에 대하여 위상 연관성을 이용한 정합을 수행하여 두 영상을 고속으로 최적으로 정렬하는 위치 이동 정합 인자를 계산할 수 있다. 실험 결과 실제 산업 영상에 대한 정합 정확성은 100%였고, 기존 기법보다 약 20배의 속도 향상이 있었다. 이와 같이 제안기법은 실제 산업 응용이 가능한 빠른 속도와 정확한 정합 정확도를 보여주었다.
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 시스템을 제안한다. 제안방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 공간 변화량(SV: spatial variation)을 구한다. SV와 국부 평균을 이용하여 계산한 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enchancement)을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다.
In contemporary Korean society, urban community environment is often associated with high-density and high-rise residences that make people's relationships superficial, instrumental and impersonal. Furthermore, urban community consistently interplays with neighboring residents and childhood emotional experience are influential on their unconscious images and attitude about their current neighborhood environment, while affecting the environmental attitude and the formation of community sense. Previous research found evidences that increased level of community sense is fostering more feeling of living in so-called "real neighborhood environment." This study aimed to cross-culturally examine what the respondents' emotional perception and their attitude were about the community environment in their childhood through environmental autobiography method and to examine the effects of the results on adults' formation of sense of community for their current community environment. Extensive literature review explored a few important theoretical framework which are closely related to sense of community (SOC) as a result of emotional experience: membership, influence, integration and fulfillment of needs, shared emotional connection and community satisfaction. Chi-square and GLM analysis revealed that there were no demographic, and socio-economic differences between two groups of Korean and US residents. Correlation analysis indicated that childhood emotional experience of Koreans and US citizens was statistically significant on sense of community for their current living community. Multi-regression analysis also found that the degree of influence were the main predictors for building strong sense of current community throughout a cross-cultural group. Furthermore, the relationship between various emotional experience of each factor in previous and current community environment were statistically significantly related. It is concluded that as the positive childhood experience of influence in their past community was going up, the level of sense of community for their current community was strengthened across their cross-cultural background.
본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.
영상처리에서 영상확대기법은 기본적인 처리기법으로 일반적으로 사용되는 기법은 보간법(최근접이웃, 양선형, 3차회선 보간법)이다. 그러나 이러한 보간법은 영상확대시 블록화 현상이나 몽롱화현상과 같은 영상의 손실이 발생하거나 계산량이 많아 처리시간이 길게 나타났다. 따라서 본 논문에서는 입력영상의 부대역정보인 에지정보를 이용하여 기존의 확대기법을 개선하고자 한다. 에지정보를 추출하기 위하여 이웃한 화소들을 이용하지 않고 전체영상을 이용하여 블록화현상이 발생되지 않았다. 그리고 에지가 결여되어 나타나는 몽롱화현상을 제거하기 위하여 검출된 에지정보를 강조시켰다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 확대기법보다 처리시간을 줄일 수 있었으며, PSNR과 상관계수에서도 성능이 뛰어나 블록화나 몽롱화현상과 같은 문제점을 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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