본 논문에서는 얼굴인식률에 영향을 미치는 여러 요인들(조명, 피부색, tilt(상하각도). pose(좌우각도), 나이, 표정 등) 중 기울어진 얼굴을 보정하는 방법에 대해 제안한다. 타원형 피부색 모형에 따라 피부색 영역을 추출하고 추출된 피부색 영역 경계선의 일부를 이용하여 타원을 검출한 다음, 검출된 타원의 기울기을 이용하여 보정된 얼굴을 얻는다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 다양한 환경과 얼굴 각도에서 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 블록 스네이크와 영상 분한을 이용한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 기울기값과 명암도값으로 차선이 존재 할 가능성이 가장 높은 기초 블록을 얻고, 기초블록으로부터 차선일 가능성이 높은 블록을 탐색하여 영상 분할을 수행한다. 영상 분할에서 일정한 기울기와 명암도를 가지는 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만이 검출되고, 그룹 블록 스네이크를 이용하여 잡음이 제거된 차선을 효과적으로 검출하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
본 논문에서는 세라믹 비파괴 검사를 이용하여 획득한 소재 영상에서 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선하기 위한 개선된 결함 검출 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 명암 대비를 강조하기 위해 최소 명암도와 최대 명암도를 이용한 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 비파괴 영상의 명암 대비를 강조한다. Stretching 기법이 적용된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 비파괴 영상의 경계 영역을 추출하고, 영상의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터링을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 임계치 이진화 기법을 적용하여 경계 영역의 기울기를 계산하고, 계산된 기울기를 이용하여 비파괴 영상의 영역을 세분화한다. 세분화된 영역을 구분하기 위해 Grassfire Labeling 기법을 적용한다. Grassfire Labeling 기법이 적용된 영상을 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 비파괴 영상에 적용한 후에 대각선 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 획득한 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 더 효과적으로 소재의 결함을 추출할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 불균일한 표면을 갖는 다결정형 솔라셀에서의 마이크로 크랙 검출을 위한 개선된 비등방 확산 모델 기반의 불량 검출 기법에 대해서 다룬다. 산업용 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 CCD 센서의 특성으로 인하여 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙의 밝기가 일정하지 않게 표현되는 경우가 발생한다. 이와 같은 특징으로 인하여 기존의 비등방성 확산 모델 기반의 마이크로 크랙 검출 알고리즘에서 충분한 반복확산이 이뤄지지 않을 경우, 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙을 불연속적으로 검출하는 단점을 가지고 있다. 그러나 확산 횟수가 증가할수록 전체 알고리즘 수행 시간이 증가하며, 실제 마이크로 크랙보다 두껍게 검출하는 경향이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 기존의 동서남북 방향 기울기를 이용하는 비등방 확산 모델에 확장된 대각선 방향의 기울기를 추가로 적용하였다. 제안된 방법은 십자방향의 기울기와 확장된 기울기를 비교하고, 보다 큰 값을 확산계수 함수에 적용하는 방법이다. 이는 대각선 방향으로 발생된 마이크로 크랙의 정보를 반영하기 위한 것이다. Tsai et al.의 방법과 Ko and Rheem의 방법과 비교실험 한 결과, 본 논문에서 제안된 알고리즘이 기존에 제안된 알고리즘에 비하여 적은 반복횟수에서 마이크로 크랙을 우수하게 검출하는 것을 확인했다. 또한 기존 알고리즘에 비하여 실제 마이크로 크랙과 유사한 두께로 검출하는 것을 확인했다.
본 논문은 얼굴화상에서 국부적일 특징점을 추출하여 기울기에 robust하게 얼굴을 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 바른 자세의 영상과 기운 자세의 영상을 받아 2치화를 한 후 라플라시안 윤곽선 검출기를 이용하여 윤곽선 영상을 얻는다. 윤곽선 영상에서 최외각 윤곽선을 제거하고 내부 윤곽선은 위에서 아래방향으로 주사하면서 나타나는 순서에 따라 네 영역을 각각 A, B, C, D영역으로 레이블링하고 기준선을 중심으로 좌우로 영역을 분할하고 좌우 영역을 상하로 분할하여 모두 네 영역으로 나눈다. 좌우 눈간 거리, 눈과 눈썹사이의 거리, 눈과 코와의 거리 등을 이용하여 최종적으로 두 눈을 찾고 두 눈의 중심좌표값을 이용하여 기울기를 구한다. 기울기 정보를 이용하여 기운 영상을 바로세우고 난 후 눈 아래 영역에서부터 탐색하여 코와 입을 찾는다. 각 특징점간 거리를 계산하고 이를 두 눈사이의 거리를 기준으로 정규화하여 영상의 크기에 무관하게 한다. 인식 실험 결과 25명에 대하여 기울기를 고려한 경우 88%의 인식율을 보였고 기울기를 고려하지 않은 경우 60%의 인 식 율을 보였다.
본 논문에서는 윤곽선 검출을 위한 적응적 임계치 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 이동 물체가 없는 배경 영상과 이동 물체가 있는 영상에 대한 각각의 히스토그램을 구한 후 배경 영상의 히스토그램과 이동물체가 존재하는 히스토그램의 차히스토그램을 구한다. 얻어진 차히스토그램에서 최고점과 최저점의 기울기를 이용하여 임계치를 정한다. 실험은 도로에서 주행 중인 자동차를 대상으로 수행하였다. 실험 결과 최고점과 최저점의 기울기를 이용한 방법은 조도의 변화에 민감하지 않으면서 윤곽선이 잘 검출되었다.
본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 동영상에서 시공간 정보를 이용하여 다양한 조명환경에서도 실시간 적용이 가능한 얼굴영역 검출기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 연속된 두개의 연속 영상에서 에지 차영상을 구하고 연속적으로 입력되는 영상과의 차분 누적영상을 통해 초기 얼굴영역을 검출한다. 초기 얼굴영역으로부터 외부 조명의 영향을 없애기 위해, 검출된 초기 얼굴영역의 수평 프로파일을 이용하여 수직 방향으로 객체영역을 이분하며, 각각의 객체영역에 관해 주색상 밝기를 구한다. 배경과 잡음 성분을 제거한 후, 분할된 얼굴영역을 통합한 주색상 밝기 분포를 이용하여 타원으로 근사화 함으로써 정확한 얼굴의 기울기와 영역을 실시간으로 계산한다. 제안된 방법은 다양한 조명조건에서 얻어진 동영상을 이용하여 실험되었으며 얼굴의 좌 우 기울기가 $30^{\circ}$이하에서 우수한 얼굴영역 검출 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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