Face recognition has gained significant notice because of its application in many businesses: security, healthcare, and marketing. In this paper, we will present the recognition method using the combination of correlation filters (CF) and Support Vector Machine (SVM). Firstly, we evaluate the performance and compared four different correlation filters: minimum average correlation energy (MACE), maximum average correlation height (MACH), unconstrained minimum average correlation energy (UMACE), and optimal-tradeoff (OT). Secondly, we propose the machine learning approach by using the OT correlation filter for features extraction and SVM for classification. The numerical results on National Cheng Kung University (NCKU) and Pointing'04 face database show that the proposed method OT-SVM gets higher accuracy in face recognition compared to other machine learning methods. Our approach doesn't require graphics card to train the image. As a result, it could run well on a low hardware system like an embedded system.
컴퓨터그래픽스에서 다루어지는 대부분의 물체들은 메쉬 형태로 표현된다. 보다 다양한 형태로의 변형이나 현실감 있는 렌더링을 얻기 위해서는 정점에서의 올바른 법선벡터 계산이 필수적이다. 이에 대한 기존 연구들은 정점의 기하학적 특성을 단순하게 반영하는 가중치를 사용하였다. 본 논문에서는 국지적 기하학 특성을 종합적으로 반영하는 등각사상과 이웃 정점과의 상호관계를 연속적으로 표현할 수 있는 중간값 좌표계를 사용하는 방법을 제안한다. 논문에서 제시된 방법이 기존 다른 방법에 비해서 보다 정확한 법선벡터를 계산할 수 있음을 실험을 통해서 알 수 있다.
In transmitting and receiving such a large amount of data, reliable data communication is crucial for normal operation of a device and to prevent abnormal operations caused by errors. Therefore, in this paper, it is assumed that an error correction code (ECC) that can detect and correct errors by itself is used in an environment where massive data is sequentially received. Because an embedded system has limited resources, such as a low-performance processor or a small memory, it requires efficient operation of applications. In this paper, we propose using an accelerated ECC-decoding technique with a graphics processing unit (GPU) built into the embedded system when receiving a large amount of data. In the matrix-vector multiplication that forms the Hamming code used as a function of the ECC operation, the matrix is expressed in compressed sparse row (CSR) format, and a sparse matrix-vector product is used. The multiplication operation is performed in the kernel of the GPU, and we also accelerate the Hamming code computation so that the ECC operation can be performed in parallel. The proposed technique is implemented with CUDA on a GPU-embedded target board, NVIDIA Jetson TX2, and compared with execution time of the CPU.
최근 정보기술 발전과 컴퓨터의 고성능화에 따라 인터넷과 지리정보 시스템(GIS: Geographic Information System)을 연동하여 많은 웹사이트에서 지도정보 및 POI(Point of Interest)서비스를 제공하고 있다. 이러한 Web GIS는 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며 제약이 많이 있다. 또한 무선인터넷의 급속한 발전으로 이동 환경에서 현재 위치정보를 적용한 실시간 서비스를 제공받기 원하는 사용자가 급증하고 있는 시점에서 이러한 서비스는 PDA와 같은 이동클라이언트에 LBS(Location Based Service)로 제공될 수 있어야한다. 본 논문에서는 국립지리원의 표준 지도형식인 DXF 수치지도를 이용하여 모바일 웹 서비스가 가능한 GIS를 구축하였다. 그리고 이를 OGC(OpenGIS Consortium)에서 권고한 벡터 방식의 SVG(Scalable Vector Graphics) 포맷의 지도로 표현하고, XML 웹 서비스를 이용한 개방형 서비스로 제공하였다. 또한 이동클라이언트인 PDA에 GPS수신기를 확장하여 이동환경에서 위치정보를 획득하여 모바일을 위한 실시간 위치기반 웹지도 서비스를 설계하고 서버기반 G15 컴퓨팅 환경을 실용적으로 구현하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 그래픽스와 영상 처리를 통해서 훼손된 문화재 조각들을 복원하는 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 글자가 새겨져 있는 평평한 면이 있는 조각들을 대상으로 하여 구축하였고, 조각들간의 상대적인 정확한 위치를 찾아 복원한다. 조각난 물체들을 정합하는 과정은 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 조각난 물체의 정면을 찾고, 정면에 새겨져 있는 글자들을 추출하여 최소자승법을 통해 조각의 방향을 정렬하는 과정이다. 두 번째 단계에서는 조각들이 정합될 대략적인 방향을 벡터 내적을 통해서 결정한다. 세 번째 단계에서는 기하학적인 에러 및 RGB에러 등을 통해서 조각의 세부적인 방향을 결정한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 조각을 정합하는데 있어서 3차원 물체를 정합 전에 정렬하는 방법을 통해서 2차원적인 이동 연산만으로 정합될 수 있도록 하여 계산량을 줄였다. 또 한 구체적인 문화재를 대상으로 실험을 하여 그 성능을 입증하였다.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
본 논문에서는 방송국 그린 스튜디오에 서 있는 연기자와 CG로 표현되는 스페셜 이펙트(물, 불, 연기 등)와의 상호작용을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 가상 스튜디오는 주로 CG 배경과 연기자 촬영 영상을 정합하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 기존의 연구와 달리 본 논문에서는 실제 연기자와 상호작용하는 비주얼 이펙트를 시뮬레이션하는데 집중함으로써 TV 화면에서 새로운 영역을 표현하고자 한다. 연기자 동작에 비주얼 이펙트를 연동하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 연기자 동작을 추출한다. 이를 3차원 벡터 필드로 변환하고 Navier Stokes 방정식의 외력으로 적용하여 물, 불, 연기의 유체를 시뮬레이션한다. 특히, 물의 상호작용을 사실적으로 표현하기 위하여 물에 연동되는 스플레쉬의 상호작용도 함께 시뮬레이션하여 물이 등장하는 비주얼 이펙트의 사실감을 극대화시켰다. TV의 실시간 녹화를 지원하기 위하여 GPU 프로그래밍을 도입하여 VFX의 실시간 상호작용을 지원하는 기능도 추가하였다. 제안된 방법의 유용성은 물, 불, 연기, 바다 속 물고기 떼 등의 VFX 시뮬레이션과 연기자와의 상호작용 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
최근 정보기술 발전과 컴퓨터의 고성능화에 따라 인터넷과 지리정보 시스템(GIS:Geographic Information System)을 연동하여 많은 웹 사이트에서 지도정보 및 POI(Point of Interest)서비스를 제공하고 있다. 이러한 Web CIS는 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며 제약이 많이 있다. 또한 무선인터넷의 급속한 발전으로 이동 환경에서 현재 위치정보를 적용한 실시간 서비스를 제공받기 원하는 사용자가 급증하고 있는 시점에서 이러한 서비스를 PDA와 같은 이동클라이언트에 LBS(Location Based Service)로 제공할 수 있어야한다. 본 논문에서는 국립지리원의 표준지도형식인 DXF 수치지도를 이용하여 모바일 웹 서비스가 가능한 GIS의 구축과 OGC(Open GIS Consortium)에서 권고한 벡터 방식의 SVC(Scalable Vector Graphics)를 이용한 지도 표현, XML 웹서비스를 이용한 개방형 서비스제공 방법, 이동클라이언트인 PDA에 GPS 수신기를 확장하여 이동환경에서 위치정보를 획득하여 실시간 LBS가 가능한 클라이언트/서버 시스템을 설계하고 서버기반 GIS 컴퓨팅 환경을 실용적으로 구현하였다.
시선 벡터 정답값을 갖는 대규모 데이터의 수집은 시선 추적 분야에서 많은 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 원본 사진의 시선을 수정하는 데이터 증강 기법을 사용하여 제한된 개수의 시선 정답값이 주어진 상황에서 시선 추적 모델의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 시선 구간 다중 클래스 분류를 보조 작업으로 학습하고, 디퓨전 오토인코더의 잠재 변수를 조정하여 원본 사진의 시선을 편집한 사진을 생성한다. 기존의 얼굴 속성 편집과 달리, 우리는 이진 속성이 아닌 시선 벡터의 피치와 요를 지정한 범주 내로 변경하며, 편집된 사진을 시선 추적 모델의 증강된 학습 데이터로 활용한다. 시선 정답값이 5만 개 이하일 때 준지도 학습에서의 시선 추적 모델의 정확도 향상은 제안한 데이터 증강 기법의 효과를 입증한다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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