본 논문에서는 이미지 분류에 쓰이는 최신 모델로 CNN과 ImageNet을 기반으로 한 EfficientNet을 활용해서 Square, Oval, Oblong, Round, Heart 총 다섯 가지의 얼굴 모양으로 분류하는 task에 두 가지 데이터로 실험해보고 추가적으로 Image Augmentation 기법을 활용해 성능향상을 보였다.
이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.
우리 주변에는 필요에 따라 많은 종류의 의자를 사용하고 있으며 그 용도와 크기, 모양에 따라 많은 의자가 존재한다. 이같이 수없이 많이 존재하는 의자를 몇 개의 부류로 구분하기란 참으로 어렵고 힘든일이다. 그러나 그 모양이나 형태는 다르지만 그 용도와 기능에 따라 분류 하면 몇 개의 부류로 분류할 수 있다. 이 같은 분류방법은 그 분류기준이 어떻게 정의 되느냐 에 따라 달라지며 그에 따라 의자의 종류가 결정되게 된다. 예를 들면 Shackel은 의자의 종류를 사용되는 상항에 따라 3가지로 분류하였다. 즉 3시간 이상 앉아있게 될때 사용하는 일반적인 의 자, 사무실용 의자와 식탁용 의자로 분류하였다.
본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.
얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.
한국산 골풀아재비속 3종을 대상으로 외부형태학적 형질을 재검토하였다. 줄기와 잎의 단면, 및 수과와 잎의 표피형을 광학현미경과 주사전자현미경(SEM)을 사용하여 비교분석하였다. 줄기, 잎, 잎싸개, 포, 꼬마이삭, 비늘조각, 수과의 길이와 너비, 암술머리의 수, 꼬마이삭, 비늘조각, 수과의 모양 등의 외부형태형질과 줄기와 잎의 횡단모양, 유관속의 수, 수과의 표피 세포의 모양, 잎표피의 규소체의 형태, 기공복합체의 빈도, 부세포의 모양 등의 미세형태형질이 이들 분류군의 유용한 분류형질이었다. 이상의 결과를 토대로 검색표를 작성하였다.
한국산 조팝나무속(Spiraea L.)에 속하는 3절 18분류군(sectts. Calospira: 복산방화서절 - 7분류군, Chamaedryon: 산방화서절 또는 산형화서절 - 10분류군, Spiraria: 원추화서절 - 1분류군)에 대해 엽병의 횡단면을 단부, 중앙부, 기부로 나누어서 비교하고 기재하였다. 엽병의 횡단면은 아원형, 렌즈형이거나 반달형이고, 두 개의 분리된 날개를 갖는 분류군과 날개를 갖지 않는 분류군으로 세 부위(단부, 중앙부, 기부)에서 차이를 보였다. 엽병의 해부학적 형질로는 횡단면의 모양 및 크기, 유관속의 모양 및 크기, 그리고 모용 및 결정체의 모양과 존재 여부들이 분류군 간에 비교 되었다. 본 연구 결과에서는 엽병의 해부학적 형질들이 한국산 조팝나무속내 분류체계에 적용시키기에는 미약하였지만, 종간 진단형질로는 유용함이 확인되었다. 엽병형질들을 바탕으로 한국산 조팝나무속 분류군에 대한 검색표를 제시하였다.
한국산 부추속 16종 5변종의 총 21분류군에 대하여 성적특성, 지하부의 구조 및 형태, 지상부의 생자양상, 엽신과 화경의 모양 및 내부구조, 화피, 화사 및 암술의 형태 등의 외부형태형질을 재검토하였다. 그 결과를 토대로 각 분류형질의 특수화 및 진화경향성을 고찰하였고, 분류군들간의 유연관계와 계통을 추론하였다. 진화경향성이 있는 형질은 근경과 인경을 포함한 지하부, 잎, 화경, 화서, 화사 및 자방의 모양 등이었다. 근경의 형태는 비후형에서 미세형으로 발달하였고, 인경의 외피는 얇은 막질에서 그물상 섬유질로 진화한 것으로 여겨졌다. 막질의 초상엽은 달래에서만 관찰된 파생형질이였으며, 엽신은 단면이 둥글고 유관속이 환상으로 배열하는 것에서 각진 형태를 거쳐 단면이 납작하고 넓어지면서 유관속이 1열로 배열하는 것으로 분화한 것으로 추정되었다. 화경의 개화 전 생장은 직립하는 것이, 그리고 화사는 치편이 발달하지 않은 것이 원시적이며 자방은 실 당 2개의 배주를 가지는 것에서 1개씩 가지는 것으로 진화한 것으로 여겨졌다. 한편 성적특성, 지하부의 구조, 막질의 초상엽의 존재유무 및 잎의 내부구조는 아속 수준에서, 지하경 및 인경의 형태, 잎의 모양, 화경 및 소화경의 모양은 아속 내 절 수준에서 분류체계를 결정해 주는 좋은 식별형질이었다. 화피와 화사의 모양 및 배열은 자방 및 주두의 모양과 함께 종을 구분해 주는 좋은 식별형질이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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