본 논문에서는 집적 영상 기술에 기반한 컴퓨터 3D 영상 복원을 이용하여 비선형 3D 영상 상관기를 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기준 3D 물체와 목표 3D 물체의 요소 영상들을 렌즈 어레이를 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 발표한다.
음차 표기된 외래어로부터 원어를 복원하는 문제는 원어의 발음정보를 이용한 통계적인 방법을 많이 사용한다. 하지만 지금까지의 연구들은 대부분 영어단어만을 그 대상으로 하였기 때문에 '도쿄(Tokyo)', '하인리히(Hinrich)'와 같이 어원이 영어가 아닌 단어들의 복원에는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 한글로 표기된 외래어의 어원을 판단할 수 있는 방법을 찾아내고, 이 방법을 통해 외래어를 어원별로 분리하여 학습모델을 구축함으로써 다양한 어원을 가진 외래어들의 복원 정확률을 높이고자 하였다. 위의 방식으로 구현된 시스템은 영어, 일본어, 중국어, 프랑스어의, 서로 다른 4개의 어원을 가진 데이터의 복원 실험에서 기존의 방식에 비해 13%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
본 논문에서는 희소한 신호의 압축센싱를 위해 확률적 배제에 기반한 직교정합추구 (PEOMP) 신호 복원 알고리듬을 제안하였다. CoSaMP, gOMP, BAOMP 등의 알고리듬들은 매 반복 단계에서 새로운 atom들을 support set에 추가할 뿐만 아니라 부적절하다고 판단되어지는 atom들은 삭제하기 때문에 우수한 신호 복원 성능을 보인다. 그러나 반복 과정 중에 support set의 구성이 국소 최저점에서 벗어나지 못하여 신호 복원에 실패하는 경우가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안된 알고리듬은 매 반복 단계에서 확률적으로 임의의 atom을 배제하여 support set이 국소 최저점에 빠져 있는 경우 그곳에서 탈출하는데 도움을 준다. 모의실험을 통해 PEOMP가 기존의 OMP 기반의 알고리듬들과 $l_1$ 최적화 방법보다 신호 복원 능력 관점에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 심리학 생리학적 지식을 기초로 하여 좌우 망막을 양안 입체시로 대응시켜 얻은 2매의 화상으로부터 깊이 정보를 추출하는 신경회로 모델을 제안하고 3차원 표면의 복원법을 검토한다. 화상의 특징을 근거로 하여 시차를 추출할 경우, 경계 부분에 유사한 특징이 반복된다면 경우 올바른 깊이 정보를 검출할 수 없다. 본 논문에서 제안된 신경회로 모델은 시차의 추출, 시차의 통합, 시차의 보간에 의하여 시차를 결정한다. 또한, 깊이 정보를 보간하여 3차원 형상을 복원하고 그 복원된 3차원 형상에 좌입력 화상을 투영하여 3차원 표면을 복원하는 법을 제안하고, 실험을 통하여 시차 추출 시간을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다.
잡음이 섞인 흐려진 영상의 복원에서 구속 조건으로서 이완 변수와 정칙화 변수를 적용한 정칙화 반복 복원 방법을 제시 하였다. Blemond등에 의해 제시된 종전의 정칙화 반복 복원 방법은 정칙화 연산자로서 리플라시안 여파기를 사용하였으나 정칙화 변수와 이완 변수를 고정된 상수로 처리하는 반면, 본 논문에서는 (I.H)를 정칙화 연산자로서 사용하였고, 영상의 사전 정보를 고려하여 각 화소마다 적응성있게 가변되는 두 종류의 구속조건을 정칙화 반복 복원 방법에 적용하였다. 실험 결과를 통하여 제시한 방법이 윤곽부분에서는 피묻현상이 감소하였으며, 평면부분에서는 잡음의 억제가 현저하였음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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