본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
본 논문은 조명 변화에 강인하며 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리 작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며 단위분산 값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 한다. 본 실험 결과는 또한 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들을 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정 인식을 가능하게 하였다.
본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성 알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.
최근 전자통신장비의 수요가 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호에 발생하는 잡음은 송수신 과정에서 다양한 원인으로 발생하며 장비의 신뢰성 저하 및 오작동을 유발하고 있다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 영상 인식, 추출, 분할 등 여러 분야에서 전처리 과정으로서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 고주파 성분을 고려한 AWGN 제거 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 국부 마스크에 차영상을 가감한 필터 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해 PSNR 및 확대 영상을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.
H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오 부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率-歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 인트라 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이를 위한 고속 부호화 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 먼저 간단한 전처리과정을 통해서 Intra4x4 모드의 예측모드를 한정하고, 선택된 Intra4x4의 예측모드를 사용하여 다른 인트라 모드들의 예측모드를 결정한다. 실험결과 제안하는 알고리듬은 기존의 방법보다 높은 성능을 보이며 참조소프트웨어와 비교하여 약 82%의 속도향상을 가져오는 것으로 나타난다.
최근 컴퓨팅 파워의 폭발적인 발전으로 컴퓨팅의 한계 라는 장벽이 사라지면서 딥러닝 이라는 이름 하에 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN) 등 다양한 모델들이 제안되어 컴퓨터 비젼(Computer Vision)의 수많은 난제들을 풀어나가고 있다. 2014년 발표된 대립쌍 모델(Generative Adversarial Network)은 비지도 학습에서도 컴퓨터 비젼의 문제들을 충분히 풀어나갈 수 있음을 보였고, 학습된 생성기를 활용하여 생성의 영역까지도 연구가 가능하게 하였다. GAN은 여러 가지 모델들과 결합하여 다양한 형태로 발전되고 있다. 기계학습에는 데이터 수집의 어려움이 있다. 너무 방대하면 노이즈를 제거를 통한 효과적인 데이터셋의 정제가 어렵고, 너무 작으면 작은 차이도 큰 노이즈가 되어 학습이 쉽지 않다. 본 논문에서는 GAN 모델에 영상 프레임 내의 얼굴 영역 추출을 위한 deep CNN 모델을 전처리 필터로 적용하여 두 사람의 제한된 수집데이터로 안정적으로 학습하여 다양한 표정의 합성 이미지를 만들어 낼 수 있는 방법을 제시하였다.
A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.
Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.
전자상거래의 활성화로 인하여 인터넷상에 많은 쇼핑몰이 존재한다. 상품 추천 시스템은 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고객의 접근 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하였다. 접근 로그 데이터는 고객이 쇼핑몰에 접근하였거나 접근하여 상품을 구매한 내역 등에 관한 정보를 포함하고 있다. 제안한 시스템은 두 단계로 구성한다. 제 1 단계는 데이터 필터링 모듈과 고객이 접근한 웹 페이지들 사이의 관련성을 추출하는 모듈로 구성하고, 제 2단계는 개인화 모듈과 규칙 생성 모듈로 이루어져 있다. 결과적으로 제안한 시스템은 고객의 패턴을 파악하는데 있어서 고객에게 추천하는 웹페이지들을 등급화하여 제시함으로써 고객에게 상품 추천을 효율적으로 할 수 있다.
실시간 2차원 디지털 IIR 필터링 알고리즘의 구현을 가능하게 하는 디지털 신호처리시스템의 효율적인 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 시스템 레벨과 프로세서 레벨에서의 병렬처리를 통하여 높은 시스템 성능을 가능하게 하였다. 프로세서간의 데이터 통신의 양을 크게 줄였으며 시스템이 초기화된 이후에는 다른 오버헤드 없이 계산을 수행할 수 있도록 설계하여 전체 시스템의 효율을 극대화하였다. 기능 레벨의 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 1 사이클당 1개의 데이터를 처리할 수 있음을 확인하였다. 이는 단지 10MHz의 시스템 클럭을 사용하는 경우 2차원 4차 IIR필터를 실시간 비디오데이터에 적용할 수 있음을 의미하며, 시스템 클럭의 주파수를 올릴 경우 고선명 TV (HDTV) 등의 전후 처리 필터로 사용가능 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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