특정한 제한을 두지 않는 복잡한 자연환경에서 사용자가 원하는 목표 물체만을 정확하게 검출하는 작업은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 중요하지만 매우 어려운 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 반사가 존재하는 여러 환경에서 목표하는 물체를 강인하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 카메라를 이용하여 목표 물체를 촬영한 다음, 물체를 가장 잘 표현하는 라인과 코너 특징들을 추출한다. 그런 다음, 촬영된 좌우 영상으로부터 호모그래픽 변환을 이용하여 실제로 존재하지 않는 반사된 특징들을 효과적으로 제거한다. 마지막으로, 반사된 특징들을 제거한 실제 특징들만을 군집화하여 대상 물체만을 강건하게 검출한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 반사가 존재하는 자연 환경에서 목표 물체를 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다.
초광대역 레이더는 높은 분해 능력으로 인해 단거리 차량용 레이더로 주목받고 있다. 차량으로부터 반사된 레이더 신호는 "clutter"라는 원하지 않는 반사 신호를 갖게 되어, 목표물을 검출하는데 어려움을 갖게 된다. 그러므로 목표물에서 반사된 신호로부터 보다 확실하게 검출하기 위하여 레이더 검출기를 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 log-normal clutter 환경에서 다양한 평균과 분산에서 최적인 검출기를 구하였다. 비동기 방식의 검출기로 자승 검출기와 선형 검출기, 로그 검출기 등을 분석하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검출기의 성능을 분석하여, 차량용 레이더로 최적인 검출기를 구하였다.
본 논문에서는 디졸브 모델링 오차를 이용한 디졸브 검출 방법을 제안한다. 디졸브 모델링 오차는 디졸브 구간을 구성하는 두 장면 사이에 상관성이 없는 이상적인 디졸브 모델과 상관성이 존재하는 실제 디졸브 사이의 차이로 정의된다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분산 곡선에서 나타나는 디졸브 구간의 특성인 아래로 볼록한 포물선을 검출하여 디졸브 후보 구간을 설정한다. 두 번째 단계에서는 선택된 후보 구간 자각에 대해 디졸브 모델링 오차를 정의하고 모델링 오차가 기준치와 비교한다. 기준치는 목표 모델링 오차로 각 후보 구간의 분산과 사용자에 의해 주어지는 목표 상관성에 대한 함수로 표현됨으로 제안된 기준치, 목표 모델링 오차는 각 후보 구간의 분산 변화에 적응적이다. 제안한 디졸브 검출 방법은 디졸브 구간을 구성하는 두 장면의 상관성을 고려하므로, 의미론적 디졸브 검출 방법이 될 수 있다. 제안된 방법을 다양한 동영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 다양한 분산의 변화에도 불구하고 기존의 방법보다 정확하고 신뢰성 높은 디졸브 검출 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 영상에서의 시각적 자극의 특징에 의한 돌출과 특정 대상에 관련한 단서들간의 상호작용에 기반하여 얼굴을 검출하는 주의집중모델을 제안한다. 제안하는 모델은 얼굴에 대한 하향식 다중 단서로 모양(shape), 피부색(skin color), 밝기(luminance), 거리에 대응하는 크기, 깊이 등을 사용하며 이들 단서들이 상향식 프로세스와의 상호작용을 통해 목표하는 얼굴을 검출하도록 유도하는 상향식/하향식 결합에 기반한다. 제안하는 방법은 크기 및 회전변화를 갖는 다수의 얼굴을 포함한 영상에서 얼굴검출을 수행함으로써 성능을 검증하였다.
현재 고해상도 디스플레이 제품 생산은 대량 생산 공정 시스템으로 가동하고 있으며, 대량 생산 과정에서 WAFER의 제작 불량률을 낮추는 것이 생산업체에서 무엇보다도 주요한 목표이며 이와 함께 불량 제품을 정확하고 빠르게 검출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 불량 WAFER을 정확하게 검출하기 위한 검출시스템으로 멀티 포인트 온도 검출 방법으로 구현된 면적형 온도 센서 기능과 검출된 데이터를 유/무선 통신방식으로 상위의 관리/모니터링 시스템으로 전송 할 수 있는 기능을 가진 마스터 콘트롤러 시스템을 제안한다.
카메라와 목표물이 함께 움직이는 작업환경에서는 영상의 배경이 연속적으로 바뀌고 다른 움직이는 물체와 겹치기 쉽다 스테이크 알고리즘은 다양하게 변형되어 목표물을 추적하는데 사용되어 왔지만, 물표물의 형태의 변형이 심하거나 추적물체의 윤곽선과 스네이크 사이의 거리인 바이어스(bias)가 큰 상황에서는 적용되기 어렵다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 윤곽선검출에서 가지는 스네이크 알고리즘의 장점을 활용하는 확장 스네이크 모델(extended snake model)을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 닫힌 스네이크(closed snake)의 면적 변화율을 면적에너지로 변환하여 스네이크 에너지에 추가하고, 새로운 영상이 입력될 때마다 이전에 검출된 윤곽선을 목표물의 새로운 템플릿으로 정의하는 적응 템플릿(adaptive template) SSD(sum of square difference) 알고리즘을 이용한다. 면적에너지는 새로 입력된 영상에서 얻어지는 윤곽선의 면적이 일정범위를 벋어나지 않도록 제약하며 적응 템플릿 SSD 알고리즘은 목표물의 속도를 고려하여 목표물의 위치를 예측함으로써 윤곽선 검출의 속도와 정확도를 향상시킨다. 제안된 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.
위성 구동기 고장을 검출하는 문제를 살펴보기 위하여, 최근에 발표된 논문을 분석하였다. 구동기에 발생하는 고장은 그 영향이, 위성의 동역학을 거쳐서 센서의 출력으로 나타나기 때문에, 고장 검출은 기본적으로 상태추정이 수반되어야 한다. 다양한 상태추정기법이 적용될 수 있는데, 가장 많이 사용되는 기법은 Kalman 필터 및 유사 필터들이다. 위성의 고장에 적시에 대응한다면 피해를 최소화할 수 있기 때문에, 자율성 높은 탑재형(on-board)의 고장 진단 및 대응 시스템이 주요 연구목표가 된다.
언택트 문화가 활성화되면서 다양한 업체에서 홈트레이닝 어플리케이션이 출시되고 있다. 많은 어플리케이션이 관절 특징점 검출 기능을 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하지만, 자체 컨텐츠만 사용가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 본 작품에서는 딥러닝 기반의 관절 특징점 검출기 및 특징 추출기를 결합하여 실시간 자세 유사도 측정기를 구현하였다. 목표영상 및 사용자의 관절 위치를 파악함과 동시에 관절 위치 정보에 대한 특징을 추출하여 자세 유사도를 실시간으로 점수화해 사용자에게 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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