최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 SSS(Semantic Soft Segmentation)을 이용한 객체 분할에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 앞서 제안한 Mask R-CNN과 SSS를 이용한 객체 분할 방법의 분할 성능은 전반적으로 양호하지만 객체의 크기가 상대적으로 작은 경우 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해소하기 위한 것이다. 제안된 방법은 Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, SSS을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방법에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.
본 논문은 공간적 자동 객체 분할의 개념과 클러스터링 개념을 가진 웨이브렛 형태학 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 컬러 얼굴을 분할할 때 영상을 단순화하였으며, 또한 사용자의 조작 없이 실시간적으로 분할해 검출할 수 있도록 공간적 특성을 이용하였다. 이것은 HSV 컬러 모델을 이용하여 영상에서 잡음으로 간주되는 작은 부분을 제거하고, 얼굴영상 이외의 부분을 제거하기 위해 웨이브렛 형태학을 적용하였다. 본 논문은 웨이브렛 형태학 알고리즘과 형태학 알고리즘을 비교하였으며, 그리고 HSV 컬러 공간 모델을 적용한 영상에서 얼굴 객체 부분을 정확하게 검출함을 보였다.
동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.
본 논문에서는 컬러영상에서 나타나는 그림자의 특징을 이용하여 그림자영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 그림자가 드리워진 영역은 광도와 채도가 인접한 영역보다 낮은 값을 갖으며 색상은 어두운 색을 나타낸다. 이러한 그림자 특성을 HSI 컬러공간에 적용하여 분석함으로써 그림자를 검출한다. 제안한 알고리즘은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 광도와 채도 그리고 색상에서 나타나는 그림자의 특징을 이용한 연산을 통하여 후보영역을 검출하고 다음 단계에서 객체와 다크마크(Dark Mark)를 감쇄시키기 위해 후보영역의 밝기와 채도 성분을 분석하여 실 그림자 영역만을 추출한다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 영상에도 효율적으로 그림자를 검출한다는 것을 보여 준다.
본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.
최근 몇 년 사이 바다 신호등 역할을 하는 항로표지 시설이 디지털화되면서 단순한 표지판 기능을 넘어 해양 정보 수집, 감독, 관제 등 다양한 기능을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 국내에서도 울산항과 부산항이 부표 일부에 카메라를 설치하고 영상정보를 수집하여 충돌을 감독하는 등 선도 기술 적용을 주도하고 있다. 그러나, 이 첨단기술은 장기간 배터리 운용이 필요하고 관리·유지 등이 해양 특성에 지장을 받기 때문에 주요 기능을 수행하는 것이 어렵다. 이러한 문제들은 육상시설과 해양시설의 특성 차이를 극복하기 위한, 해양 분야의 풍부한 연구의 필요성을 제기한다. 본 연구에서는 표지 주변을 지나가는 해양 객체를 영상정보로 분석해 자동으로 알림을 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 표지와 해양 객체가 충돌하면 센서를 기반으로 객체를 포착해 서버로 전송하지만, 이 방식은 사고가 발생한 뒤에야 안전사고 대처가 가능해 개선의 여지가 필요하다. 따라서, 제안하는 시스템은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 해양 특성을 기반으로 해상 객체 감지 시스템을 설계하였다. 이는 기존의 해양 영상처리 감지 시스템과 유사한 성능을 보였으며, 보다 효율적인 모니터링을 위해 약 5배 빠른 처리 속도를 기록한 해상 안전 시스템을 제안한다.
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.
현의 수직이등분선은 원의 중심을 지나고 임의의 두 현의 수직이등분선들의 교점은 중심이라는 것은 잘 알려진 원의 기하학적 특성이다. 본 논문은 홍채 분할을 위해 동공 영역을 검출할 시, 이러한 원의 기하학적 특성을 이용하여 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 고속 동공 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 인간의 안구 영상에서 수리 형태학 연산을 통해 동공의 원형 윤곽 후보점들을 추출한 후, 원형 윤곽 상의 네 점을 이용하여 두 개의 현을 구하고 이 두 현의 수직이등분선들 간의 교점을 원의 중심으로 삼음으로써 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법은 안구 영상에서 고속으로 동공의 반경과 중심을 검출할 수 있을 뿐만 아니라 부분적으로 가려진 동공도 검출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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