자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
기존에 얼굴인식이나 얼굴영역을 추출하는 방법들은 대부분 얼굴의 외곽선은 고려하지 않은 상태에서 얼굴의 특징인 눈, 코, 입 부분만을 추출하는 경우가 많아 정확한 얼굴을 추출하기가 어려웠다. 본 논문에서는 얼굴의 색상과 영역분할 기법(Region Segmentation technique)을 함께 사용해서 얼굴부분과 얼굴의 특징을 추출하여 보다 정확한 얼굴 부분을 분할하고자 한다. 얼굴추출방법을 대표색상 추출과정과 실제 영역을 분할하여 얼굴부분을 추출하는 과정으로 나누어 히스토그램을 이용하여 대표색상을 추출한 후, 영역분할 기법을 이용하여 대표색상을 포함하고 있는 영역에 대해 얼굴이라는 가정을 배제하고, 이미지들을 객체(Object)화 하여 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다.
표정인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 현재 꾸준히 연구가 진행되고 있다. 표정인식 시스템은 크게 얼굴 영역 추출과 표정인식 부분으로 나눌 수 있으며, 얼굴 영역 추출은 전체 인식 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 특히 표정인식 시스템은 일반 얼굴인식 시스템과 다르게 부분적으로나 전체적으로 형태의 변화가 큰 얼굴에 대해서 정확한 얼굴 영역이 확보되지 않으면 높은 인식성능을 기대하기 어렵다. 따라서 표정인식 시스템은 얼굴 영역 추출이 비중한 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상에서 실시간으로 얼굴 영역을 찾아내고, 그 영역에서 얼굴의 특징점인 눈과 입의 위치를 검출하고, 이를 바탕으로 얼굴의 정확한 영역을 확정하는 일련의 과정을 서술한다.
LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.
본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.
본 연구에서는 내용기반 이미지 검색을 위한 에지 히스토그램 분석기법을 제안하여 20종류의 다양한 에지에 대한 에지 히스토그램을 분석한다. 전체영역에 대한 수평방향 에지 히스토그램을 분석하고, 전체 영역을 몇 개의 부분영역으로 분할하고 각 부분영역에 대한 에지 히스토그램을 수행하여 영역별 특징을 추출한다. 그리고 각각의 수평방향 에지 히스토그램에서 20종류의 에지 성분의 발생 패턴을 추출한다. 본 연구에서 제안한 에지 히스토그램 분석기법은 일반적으로 사용되는 5종류의 에지 성분을 사용한 방법보다 다양한 형태의 에지를 분석을 가능하게 함으로서 내용 기반 이미지 검색을 수행하는데 있어서 다양한 에지 특징을 추출함으로서 내용 기반 이미지 검색을 효과적으로 할 수 있었다.
본 논문은 이미 출판된 문서를 대상으로 문서의 영역을 분리하고, 문서의 구성요소와 레이아웃 정보를 추출하는데 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 300 dpi로 입력된 문서에서 문서를 이루는 각 요소를 영역화 하기 위하여 레이 블링과 블럭화 작업을 행한다. 둘째로 블럭화된 문서의 각 요소를 대상으로 부분영역으로 분리를 수행한다. 셋째로 추출된 부분영역에서 그림영역을 추출하고 문자영역에 대해서는 문자열 추출 및 개변 문자 추출을 한다. 마지막으로 이렇게 추출된 정보로 문서의 레이아웃 인식을 위한 정보를 추출하였다. 실험은 어느정도의 형식을 가진 학회 논문지를 대상으로 하였으며, 문자와 그림 영역의 분류 및 문자열 추출에 대해서 98.5%의 성공율을 얻고, 레이아웃 인식을 위한 정보의 추출에서도 98%의 성과를 보였다.
복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.
본 논문에서는 사건들이 발생한 전체 영역에 대해서는 신뢰도가 그리 높지 않더라도, 특정 기간 혹은 특정 영역에서 강하게 성립하는 연관성을 영역(ranged) 연관규칙을 정의하고, 영역 연관규칙이 성립되는 부분영역을 탐사하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이타 자체의 분포에 근거하여 부분영역을 설정하는 데이타 기반 검색 방법과, 중복되는 데이타베이스 스캐닝을 줄이기 위해 한번의 데이타베이스 스캐닝(scanning)에 의해 생성되어 주기억장치 상에 관리할 수 있는 효과적인 자료구조를 설계한다. 아울러 모의 실험을 통해 제안 알고리즘이 현장에 적용할 만한 시간 비용으로 수행됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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