비정형객체 검색을 위한 향상된 경계 영역 분할에 기반을 둔 색 기술자를 제안한다. 이 논문에서는 하나의 객체를 내부영역과 경계영역으로 나눠 각각으로부터 기술자를 추출하는 기존의 기술자를 향상하는 기술을 제안한다. 먼저 주어진 영상으로부터 비정형객체영역과 배경영역을 분할한다. 분할된 객체의 중심 좌표를 구하고 이 중심 좌표를 기준으로 해서 전체 객체를 N × N 블록으로 나눈다. 각 블록은 배경픽셀의 유무를 확인하여 경계블록과 내부블록으로 구분한다. 하나의 객체 영상은 내부블록들로 구성된 내부영역과 경계블록들로 구성된 경계영역으로 구분하여 각 영역에 대해 MPEG-7 주조색 기술자 (dominant color descriptor)를 추출하여 최종 기술자를 추출한다. 비정형객체 검색 성능 실험을 위하여 핸드백 영상들을 다양한 시점으로 변화하여 구성한 1,973장의 실험 데이터베이스를 구축하였으며, 검색 성능을 ARR(Average Retrieval Ratio)를 사용하여 기존의 MPEG-7 주조색 기술과 비교하였다.
적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.
원격탐사와 GIS의 접목은 해안정보와 지리정보 뿐만 아니라 교통정보 등에 많이 이용되고 있다. 본 연구는 10m급 중해상도를 가지는 SPOT 위성영상으로 LPF(Low Pass Filtering) 기법으로 해안지역의 섬 경계 추출에 관한 연구이다. 연구대상지역은 남해지역으로 원격탐사기법으로 해안지역에 존재하는 섬을 검출하기 위해 LPT를 적용한 후 Sobel 연산자로 경계검출 한 후 GIS를 활용하여 백터자료를 구축하였다. 분석결과 5${\times}$5 convolution mask를 사용하여 섬 경계 추출하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 배타적 경계수역에서 발생할 해양분쟁에서 과학적이고 합리적인 근거자료의 제시가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.
본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 bluning 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 통시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정화한 형태 추출이 가능하였다.
본 논문에서는 SV(Support Vector Machine)과 3단의 칼라 원형 조명장치를 이용한 효율적인 납땜 검사 시스템을 제안한다. 원형 조명장치를 이용하여 납땜부의 표면의 경사도에 의해서 생기는 명암의 분포로부터 납땜 검사를 위한 특징값을 추출한다. SVM은 추출된 특징값을 이용하여 납땜 영상을 정의된 타입중의 하나로 분류한다. SVM은 두 부류의 경계를 최대로 하는 최적경계를 학습하므로 납땜 영상과 같이 각 부류의 경계가 모호한 문제에 대해서 적은 수의 학습 데이터를 사용해도 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 시스템은 현산업에서 사용되고 있는 다양한 표면실장형 부품에 대해서 적용해 본 결과 적은 학습 데이터에도 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.
EBGM은 자세와 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기법중의 하나이다. 하지만 EBGM을 통한 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 특징점을 추출하기 위해 주어지는 초기값에 상당한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 얼굴의 윤곽 추출에 우수한 성능을 보이는 AAM을 통하여 EBGM의 초기값을 주고 EBGM을 통하여 개선하는 방법을 제안하였었다. 본 논문에서는 등록자마다 다른 경계값을 갖는 방법을 제안한다. 기존의 경계값에 비해 성능의 향상이 어느 정도 이뤄지는가에 대해 다룰 것이다.
본 논문에서는 한국어 TTS시스템을 위한 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소의 지속 시간 모델링 방법을 설명한다. 실험을 위해 여러 장르로 구성된 400문장을 선 정하고, 이를 전문 여성 아나운서가 발성하였다. 녹음된 음성 신호에 대해 음소 및 운율구 경계를 결정하고, 문장에 대해서는 형태소 분석, 발음표기 변환, 구문 분석을 수행하였다. 400문장(약33분) 중 240문장(약20분)을 이용하여 결정 트리 및 회귀 트리를 학습시킨 후, 160분장(약13분)에 대해 실험하였다. 운율 모델링을 위한 특징들이 제안되었고, 학습된 트리 들을 해석함으로써 특징들의 유효성이 평가되었다. 실험 문장에 대해 운율구 경계의 유무를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.46%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간 을 예측하기 위한 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132msec, 22msec이었다. 수집된 모든 자료(400문장)로 학습한 결과, 운율구 경계 결정 오류율, 휴지 기간 및 지속시 간 RMSE의 10-fold cross-validation 추정치가 각각 13.77%, 127.91msec, 21.54msec이었다.
우리가 일반적으로 다루는 많은 대상들은 대부분 복잡하고 불규칙적인 형태를 지니고 있다. 이로 인해 보통 사용하는 미분연산자와 같은 전통의 수학적 기법들은 경우에 따라 심각한 불량 문제(ill-posed problem)를 야기하여 부정확한 결과를 나타내기도 한다. 이의 해결을 위해 전처리 과정으로 평활화를 위한 여러 가지 mean filter를 사용하기도 한다. 그렇지만 원 자료가 근본적으로 복잡한 경우 위 과정으로 오히려 중요 정보가 소실될 수도 있다. 이에 본 논문에서는 먼저 전처리로서 흔히 사용되는 각종 평균필터 대신 손실을 최소화하면서 곡면의 부드러움(smoothness)을 유도할 수 있는 접평면 접근 방식을 이용하고. 아울러 대상 영상의 복잡도에 연동한 프랙탈 차원을 적용하여 보다 효과적으로 영상의 경계를 추출하고자 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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