시각적인 시스템에서 다양한 형태로 입력되는 목표물 영상을 효과적으로 처리하기 위하여 목표물의 위치 등을 추출할 수 있는 과정이 요구된다. 이러한 목표물의 위치 정보에 따라 다양한 영상의 변화에 대하여 영상 처리 기술이 응용되어지고 있으며, 이에 따라 목표물에 대한 처리 시스템 등 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 log-polar 변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 극좌표계 변환 방법에 의한 입력 영상 내의 목표물의 위치를 측정할 수 있는 2 포인트 극좌표계 변환 방법에 의한 위치 측정 방법을 제시하고자 하였으며, 입력 영상에 대하여 측정하고자 하는 목표물을 극좌표계로 변환한 후에 얻어진 좌 우 극좌표계 영상에 대하여 Centroid 방법에 따른 극좌표 목표물의 무게 중심을 구하였으며, 획득된 무게 중심 좌표를 역변환하여 직각 좌표계의 좌표로 계산함으로서 목표물의 위치를 측정할 수 있었다. 또한, 2 포인트 극좌표계 변환전에 목표물의 중심 좌표법을 산출하고 이를 극좌표계에서 얻어진 중심 좌표의 역변환 값과 비교하여 좌표의 유사도를 얻었으며, 약 99%~104%의 유사도 값을 얻음으로서 오차 범위가 약 4%내의 좋은 결과를 갖는 좌표 위치를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2 포인트 극좌표계 변환에 따른 목표물 위치 측정 방법은 다양한 영상 분야에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 산악지의 정상 근방의 등고선 상에 존재하는 끊김을 연결하기 위한 극좌표계 선형 보간방법을 제안한다. 그래픽 영상에 대해 기존의 재구성 알고리즘들과 성능을 비교한 결과, 제안된 극좌표계선형 보간이 인접 등고선의 외형과 유사한 선분을 생성함에 의해 자연스러운 등고선을 재구성하는 것으로 나타났다.
본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 L1-norm 기반 이산 극좌표에서의 방사형 영상처리 기법을 제안하고자 한다. 위를 위하여, 먼저 L2-norm 기반 극좌표는 이산 시스템에서 존재할 수 없음을 확인하였고, Cartesian 좌표를 이산 극좌표로 변환하는 기법을 개발하였다. 제안된 방법을 유방암 영상의 안정화와 극도의 무정형 물체 경계 탐지에 적용한다. Cartesian 좌표계에서 수행된 Gaussian 필터링 방법과 비교하여, 제안된 방법은 전반적인 방사형 mass 영상을 유지하는 동안 영상 신호를 안정화했다. 기존의 경계 탐지기가 무정형 물체의 모양을 정확하게 찾을 수 없는 반면, 제안된 경계 탐지 기법은 높은 정밀도로 탐지해낸다. 본 논문은 또한, 홍채 영상 분리 기법에의 응용과 좋은 검증 결과를 갖게 되었다.
회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다.
본 연구에서는 등고선 영상의 정점근방에서 발생하는 끊김을 연결하기 위하여 극좌표계 선형 보간을 제안한다. 성능을 평가하기 위해 몇 가지의 그래픽 영상에 기존 방법과 제안 방법을 적용한 실험에서, MAE가 평균 1.940화소인 선분을 생성할 수 있었다. 특히 실제의 등고선 영상에 대해서는 1.240화소의 MAE로 기존 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 또한 인접 등고선과 닮은 꼴의 등고선을 생성함으로써 자연스러운 등고선을 재구성하였다.
자연의 세계에서 나뭇잎, 돌기물, 구름, 해안선, 곤충의 모습 등에 내재하고 있는 아름다움은 흔히 균형성, 대칭성, 다양성 등으로부터 비롯된다. 자연 현상은 복소수를 활용하여 극좌표 표현으로 묘사되는 경우가 많다. 본 논문에서는 1989년 Temple H. Fay가 Amer. Math. Monthly 96(5)호에서 발표한 나비곡선 r= e$^{cos{\theta}}$-2cos4${\theta}$+sin$^5$($\frac{\theta}{12}$)의 기하학적 성질을 대칭 이동, 회전 이동, 수치적분, 미분, 극좌표계, 삼각함수, 지수함수 및 매개함수의 표현 등 고등학교 및 대학의 미적분학 관점에서 살펴 보고 극좌표 도형에 관한 흥미 유발과 더불어 컴퓨터 활용 방법을 제시하기로 한다. 수학전문 소프트웨어인 매스매티카를 활용하여 나비곡선의 작도 및 기하학적 성질을 분석하고자 한다.
본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.
본 연구에서는 보강 원통쉘에 대하여 주위 유체의 영향을 고려하여 진동 및 음향방사를 해석하였다. 원통셀의 운동방정식은 Donnell 이론을 적용하였으 며, Contour 적분을 풀지 않고 FFT 알고리즘(Fast Fourier Transform Algorithm)을 이용하여 원통쉘의 진동을 계산하였다. 현재까지의 방사패턴에 관한 연구는 주로 원주 방향에 집중되어 왔으나, 보강 원통쉘의 방사패턴은 원추파 모형에 가까우므로 극좌표 .theta. 방향에 대한 음향방사 패턴에 관한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로, 본 연구에서는 극좌표에 관한 방사패턴 에 관하여 주로 고찰하였다.
최근 스마트워치 등 원형 기기들이 출시되고, 빅데이터 시대로 데이터 시각화 분야가 주목을 받으면서 글자의 원형 배치에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 현재 웹문서에서 글자를 원형이나 부채꼴로 배치하는 방법을 따로 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구는 웹브라우저 환경에서 CSS 스타일시트와 HTML로 표현되어 있는 웹문서 내의 글자를 원이나 부채꼴의 중심을 기준으로 하는 극좌표계로 배치할 수 있도록 CSS3 사양을 확장하였다. CSS3 사양 확장에 앞서 사례조사를 통하여 극좌표계 표현에 대한 요구사항을 분석하였으며 기존의 사각형이 아닌 부채꼴 서식모델을 제안하고 이에 맞추어 세부적인 텍스트 배치 사양을 정의하였다. 또한, 확장된 CSS3 사양으로 작성한 콘텐츠를 기존 브라우저에서 확인할 수 있도록 전처리기를 구현하고 샘플 콘텐츠를 작성하여 제안한 확장사양의 적합성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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