IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.262-268
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2017
Intelligent video surveillance systems have been developed to monitor global areas and find specific target objects using a large-scale database. However, person re-identification presents some challenges, such as pose change and occlusions. To solve the problems, this paper presents an improved person re-identification method using sparse representation and saliency-based dictionary construction. The proposed method consists of three parts: i) feature description based on salient colors and textures for dictionary elements, ii) orthogonal atom selection using cosine similarity to deal with pose and viewpoint change, and iii) measurement of reconstruction error to rank the gallery corresponding a probe object. The proposed method provides good performance, since robust descriptors used as a dictionary atom are generated by weighting some salient features, and dictionary atoms are selected by reducing excessive redundancy causing low accuracy. Therefore, the proposed method can be applied in a large scale-database surveillance system to search for a specific object.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.
연속 영상으로부터 속도를 측정하는 많은 방법들은 영상에서 밝기 함수의 시간 경사와 공간 경사사이의 관계를 이용한다. 대부분의 경우에 있어서 이 관계만으로는 관측화소의 속도를 유일하게 결정할 수 없기 때문에 추가적인 제한이 필요하다. Horn과 Schunck는 영상에서 속도장은 smooth하게 변해야 한다는 제한을 제안하였다. 그러나 이 제한을 사용하며 운동 경계 부분에서 속도장이 흐려진다는 단점이 나타난다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 Nagel은 영상의 밝기 함수가 적게 변하는 방향으로만 속도의 변화를 제한하는 방향성 smoothness 제한을 사용하였다. 한편 Paquin과 Dubois는 다른 형태의 제한, 즉 영상의 작은 영역내에서의 속도는 같다는 제한을 제안하였다. 그러나 이제한 역시 속도장의 큰 변화가 존재하는 운동 경계 부분에서는 적합하지 못하다. 우리는 영상에서 밝기 함수의 불연속에 관한 정보를 이용함으로써 위의 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하고, 새로운 방법에 대한 실험 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 솔더페이스트의 이차원 및 삼차원 자동검사를 함께 할 수 있는 복합 검사 광학계와 그 구동유닛을 단일 프로브 시스템으로 구현하고, 그를 위한 효과적인 비젼검사 알고리즘을 제안하였다. 솔더페이스트의 이차원 검사에는 One-pass Run Length 레이블링 알고리즘을 제안하여 입력 영상으로부터 솔더 페이스트 형상을 효과적으로 추출하도록 하였고, 고속 검사를 위한 프로브의 최적 이동 경로도 구하였으며, 삼차원 검사에는 기존의 레이져 슬릿빔(slit-beam) 방식 대신 격자 투영식 모아레 간섭계에 기반한 위상이동 알고리즘을 도입하여 고정밀 검사가 가능토록 하였다. 전체 소프트웨어 구현에는 MMX 병렬처리기법도 적용함으로써 더욱 고속화 하였다. 10㎜×10㎜의 단위 측정영역(field of view: FOV)에 대하여 x, y 축으로 10㎛ Z축으로 l ㎛의 분해능을 가지는 이차원 및 삼차원 복합 광학 검사 시스템을 제작하여 실험한 결과, 한 FOV에 대한 솔더페이스트의 이차원 및 삼차원 검사를 영상포착 후 각각 평균 11msec와 15msec의 짧은 시간에 처리할 수 있었고, ±1㎛의 두께 측정 정밀도를 얻을 수 있었다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
초음파 장비는 여러 질환을 진단하는 장비로서 널리 사용되고 있으나, 초음파영상 품질의 평가방법에서는 정량적 표준이 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ATS-539 다목적 팬텀 내 8 mm 표적의 파라미터로서 주파수, Dynamic range, 초점수를 변화하여 예민도의 SNR과 영상의 히스토그램을 분석하고 왜곡도를 측정하여 표적별 적합한 주파수 및 파라미터를 도출하여 초음파영상의 병변 진단율을 향상 하고자 한다. 실험재료는 초음파 장비, ATS-539 다목적 팬텀을 사용하며, 실험방법은 영상 평가 팬텀의 8 mm를 주파수(2, 3, 4 MHz, 하모닉 3, 4, 4.5 MHz), Dynamic range(58, 68, 78, 88, 98), Focus(2, 4, 6개)를 변화시키면서 85장의 영상을 획득한다. 8 mm 영상의 예민도를 Image J 프로그램에서 각 표적별 SNR을 측정하고, 왜곡도는 신호의 히스토그램에서 백그라운드 값을 뺄셈하여 측정한다. 측정 결과 값에서 상위 40% 결과에서 파라미터 변화에 따라 예민도의 SNR, 왜곡도의 변화양상의 데이터 값을 산출하여 초음파 장비에서 적절한 영상의 품질을 나타내는 파라미터를 도출하였다. 결과는 초점수가 증가하면 SNR이 높고 왜곡도가 감소하며, 주파수 4 MHz에서 SNR값이 높고 왜곡도가 감소하였다. 그리고 Dynamic range 88, 98에서 최적의 영상을 나타내었으며, 실험 결과값을 기초로 초음파영상의 품질을 평가한다면 보다 정확한 초음파 진단이 가능할 것으로 사료된다.
일반 위상배열 시스템에서는 다수의 압전소자를 가지는 탐촉자의 개별 소자에 인가하는 시간지연을 조절함으로써 초음파빔을 전자적으로 제어하고 초음파 영상을 획득한다. 반면, full matrix capture(FMC) 기술은 위상배열 탐촉자에 대해 하나의 소자에서 초음파를 입사시킨 신호를 모든 압전소자에서 수신하고, 이 방법으로 모든 가능한 송수신 조합의 신호 데이터를 수집하는 방법이다. 이 FMC 데이터는 후처리를 통해 초음파 영상으로 재구성될 수 있으며, 기존 위상배열 초음파 영상과 동등한 영상뿐만 아니라 가상적으로 관심영역의 모든 지점에 집속하여 분해능과 선명도가 향상된 total focusing method(TFM) 영상으로도 합성이 가능하다. 본 논문에서는 일반 위상배열장치를 이용하여 FMC가 가능하도록 시스템을 구현하고, 취득된 FMC 신호로부터 sector B-scan 및 TFM 이미지를 영상화하는 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다.
Improving the microstructure of NiO/YSZ is one of several approaches used to enhance the electrical and mechanical properties of an anode support in Solid Oxide Fuel Cells (SOFCs). The aim of the work reported in this paper was to predict the relationship between these microstructural changes and the resulting properties. To this end, modification of the anode microstructure was carried out using different sizes of Poly (Methyl Methacrylate) (PMMA) beads as a pore former. The electrical conductivity and mechanical strength of these samples were measured using four-probe DC, and three-point bend-test methods, respectively. Thermal etching followed by high resolution SEM imaging was performed for sintered samples to distinguish between the three phases (NiO, YSZ, and pores). Recently developed image analysis techniques were modified and used to calculate the porosity and the contiguity of different phases of the anode support. Image analysis results were verified by comparison with the porosity values determined from mercury porosimetry measurements. Contiguity of the three phases was then compared with data from electrical and mechanical measurements. A linear relationship was obtained between the contiguity data determined from image analysis, and the electrical and mechanical properties found experimentally. Based upon these relationships we can predict the electrical and mechanical properties of SOFC support from the SEM images.
태양계 천체 탐사는 다양한 탑재체를 통해 이루어지고 있고, 그에 따라 많은 연구 결과들이 나오고 있다. 우리는 태양계 천체 연구의 한 방법으로 딥러닝 적용을 시도해 보았다. 지구 관측 위성 자료와 다르게 태양계 천체 자료들은 천체들에 따라 탐사선에 따라 각 탐사선의 탑재체에 따라 그 자료의 형태가 매우 다르다. 그래서 학습시킨 모델로 다양한 자료에 적용이 어려울 수 있지만 사람에 의한 오류를 줄이거나, 놓치는 부분들을 보완해 줄 수 있을 것이라고 기대한다. 우리는 달 표면의 크레이터를 탐지하는 모델을 구현해 보았다. Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) 영상과 제공하는 shapefile을 입력값으로 하여 모델을 만들었고, 이를 달 표면 영상에 적용하여 보았다. 결과가 만족스럽지는 못했지만 이후 이미지 전처리와 모델 수정 작업을 통해 최종적으로는 ShadowCam에 의해 획득되는 달의 영구음영지역 영상에 적용할 예정이다. 이 외에도 달 표면과 비슷한 형태를 가진 세레스와 수성에 적용을 시도하여 딥러닝이 태양계 천체 연구에 또 다른 방법임을 시사하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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