본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.
한의학 관점의 진맥위치는 요골동맥상의 촌/관/척 세부위로 나누어진다. 거의 말초에 해당하는 근접한 부위를 세 부분으로 나누어 진맥하여 병을 진단하는데 촌/관/척 위치에 대한 해부학적 혈류역학적 근거는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 초음파(VOLUSION730 PRO, GE Medical 미국)를 이용하여 맥진 위치의 혈관굵기, 혈관깊이 그리고 혈류 속도를 측정하고 분석해 봄으로써 맥진 위치의 구조석 차이를 이해해 보고자 한다. 또한 Body Mass Index(BMI)에 따라 혈관의 특성이 달라지는지 파악하고 한의맥진과의 상관관계를 분석해 보았다. 심혈관 질환이 없는 남자 피험자를 각각 BMI 정상인 그룹, 저체중 그룹, 과체중 그룹으로 나누어 5명씩 측정하였다. 좌, 우 손목의 맥진위치(촌, 곽, 척)에서 혈관깊이, 혈관굵기, 혈류속도를 측정하였으며 맥진기(3-D Mac, 대요메디, 한국)를 이용하여 맥파를 측정하였다. 그 결과, 비만도에 따라 혈관의 특징이 다르게 나타남을 알 수 있었으며 한의 맥의 종류 중 부맥과 치맥에 특징이 비만도와 관련 있음을 알 수 있었나 이는 피험자의 혈관 특성과 BMI 정보가 진단에 중요한 지표이며 자동 맥진 알고리즘 개발 시 반드시 고려해야 하는 사항임을 알 수 있다.
동굴이 휴양명소로 자리잡아 감에 따라 동굴에 대한 관심이 늘어나고 있는 때에 우리나라에 분포하고 있는 동굴의 구조적 특성을 밝히는 것은 중요한 일이다. 본 연구의 목적은 우리나라에 분포한 동굴을 유형별로 분류하고, 그 중 대표적인 석회동굴과 화산동굴의 구조적 특성을 밝히는 것이다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라에는 260개 이상의 동굴이 분포하고 있는데, 강원도와 충청북도 지방에 75% 이상이 집중되어 있으며, 이것은 이들 지역이 우리나라의 지체구조사 옥천지향사에 해당하는 곳이어서 석회석이 발달한 때문이다. 둘째, 우리나라의 동굴은 성인상으로 분류하면 석회동굴 ·화산동굴 ·해식동굴 ·저리굴 등으로 나눌 수 있는데, 석회동굴이 가장 많고, 화산동굴은 제주도에 주로 분포한다. 셋째, 동굴지형면에서 석회동굴은 이차 생성물의 성장으로 인해 다양한 볼거리를 제공하는 반면에, 제주도의 화산동굴은 규모면에서 세계적이라는 것이 특징이고, 몇몇 동굴에서는 해안가 패사류의 퇴적으로 인해 석화동굴에서만 볼 수 있는 이차 생성물이 발달된 곳도 있다. 마지막으로 동굴생물적 측면에서는 동굴의 깊이가 클수록 진동굴성 동물이 비교적 많이 발견된다. 또한 본토의 석회동굴과 제주도의 화산동굴 내에 분포하는 동굴생물은 다소 그 종류에서 차이가 나타나고 있다. 특히 제주도의 화산동굴에는 그곳에만 독특하게 사는 동굴생물들이 발견되어 종의 이름에 ‘제주도...’ 라고 명명하는 것이 특징이다.
퇴적층의 두께와 형성 기간을 분석하는 것은 퇴적분지의 발달사를 이해하기 위한 분지 해석과 모델링 연구에서 중요하다. 분지 발달 과정에서 퇴적층은 깊이가 증가함에 따라 다짐 작용에 의해 두께가 감소하고, 이 두께 변화는 깊이에 따른 공극률 변화 경향(다짐 작용 경향)을 통해 계산이 가능하다. 이 연구에서는 대표적인 퇴적암상인 사암, 셰일, 탄산염암의 깊이에 따른 공극률 변화 자료를 기반으로, 암상에 따른 다짐 작용 경향의 범위를 지수 함수를 이용하여 정량화하였다. 그리고 다짐 작용이 퇴적층의 공극률과 두께 변화에 미치는 영향을 수치해석적 방법을 이용해 평가하였다. 사암은 초기 공극률의 범위가 좁고 깊이 증가에 따른 공극률 감소 경향이 비교적 일정하여, 다짐 작용에 의한 층두께의 변화 범위가 작다. 셰일은 약 2,000 m 깊이까지 공극률이 빠르게 감소한 후, 급격히 낮아진 감소율을 보이며 이는 퇴적층의 두께 변화에도 반영된다. 탄산염암은 초기 공극률의 범위가 넓고, 깊이 증가에 따른 공극률 감소 양상의 차이가 커서, 결과적으로 다짐 작용에 의해 감소한 퇴적층 두께 차이의 범위도 크게 나타난다. 이 수치 해석적 다짐 작용 연구의 정량적 분석 결과에서 나타난 각 암상들의 다짐 작용에 따른 공극률과 층두께 감소의 특징들은 퇴적분지의 생성과 발달 과정을 이해하기 위해 필요한 퇴적층 두께 복원과 침강사 그리고 지열 작용 분석에 영향을 끼치며, 이는 다짐 작용 경향이 분지 모델링 연구에서 중요한 요소이며 적절한 적용이 필요함을 보여준다.
본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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