최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.
인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.
철자지식과 음운인식이 시각적 단어 해독과 부호화에 미치는 영향을 알아보기 위하여, 5세에서 8세의 아동 각 15명씩 총 60명을 대상으로 철자지식(자모지식, 소리-글자 대응지식, 철자표상), 음운인식(단어인식, 음절인식, 음소인식), 시각적 단어 해독(자소-음소 일치 단어 읽기, 불일치 단어 읽기), 시각적 단어 부호화(자소-음소 일치 단어 받아쓰기, 불일치 단어 받아쓰기) 과제를 실시하였다. 그 결과 철자지식, 음운인식, 시각적 단어 해독, 시각적 단어 부호화의 모든 과제에서 연령 집단 간 수행력 차이가 유의하였고, 각 과제 수행력 간 유의한 정적 상관관계가 있었다. 이 중 불일치 단어 철자표상, 음절인식, 음소인식이 본 연구 대상자들을 연령에 따라 보다 민감하게 구분하는 것으로 나타났다. 시각적 단어 해독과 부호화 능력을 예측하는 변인으로 음운인식보다는 자모지식과 철자표상과 같은 철자지식 능력이 포함되었다. 본 연구결과는 학령기 전후 철자에 보다 익숙해지면 음운인식보다 철자지식이 시각적 단어 해독과 부호화에 더 많은 영향을 미친다는 것을 시사한다.
본 논문은 인간의 생물학적 시각정보처리과정 특성과 웨이블릿을 이용한 인공시각시스템을 제안한다. 인공시각시스템은 인간의 생물학적 시각정보 처리과정을 이용하며 맹인의 인공시각시스템 제작 및 일반적인 인식시스템에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 인간의 망막에서 신경절 세포까지 정보 처리과정을 모델링하여 구성하였고 신경절 세포에서 후두엽 초기시각피질까지 전달되는 정보 복원과정을 모델링하여 초기시각피질에 표현되는 영상정보를 구성하였다. 실험과정은 인간의 시각정보 처리과정 특성인 저주파, 고주파 분해를 웨이블릿 변환으로 시각 정보를 구현하였고 이를 이용하여 인식 시스템에 적용하였다. 실험에 사용한 데이터는 AT&T 얼굴데이터베이스를 사용하였다. 그리고 제안하는 인간의 시각정보처리 과정 특성을 이용한 방법이 영상인식 시스템의 정확성을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 증명하고자 한다.
본 연구는 비디오 이해를 위해 비디오에 등장하는 주요 객체들의 행동이나 상태를 시각 동사라고 명명하고, 도메인 확장성 있는 계층적 시각 동사의 인식을 위해 온톨로지와 규칙을 기반으로 도메인 독립적인 시각 동사를 계층적으로 인식하는 방법과 특정 도메인에 관련된 시각 동사를 도메인 독립적 시각 동사를 기반으로 확장하여 인식하는 방법을 제안하고, CCTV 감시 비디오에서 인식 시뮬레이션 결과를 보여준다.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타, 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논하고 그에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 히스토그램 매칭, 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, 선형마스크, DCT, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출하였다. 실험결과, 제안된 방법에 의해 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약21%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 전자파에 노출되었을 경우와 노출되지 않았을 경우의 시각 자극(광자극)에 의해 발생하는 뇌파를 분석하여, 전자파가 광자극 전과 광자극 후의 시각인식에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 암순응 시킨 피험자에게 신호의 주파수가 약 900MHz이고, 세기가 약 13dBm인 전자파에 노출되었을 경우와 노출되지 않았을 경우로 구분하여, 광인식시에 발생하는 뇌파를 계측, 분석하였다. 본 연구에서 제안한 해석방법을 이용하여 뇌파를 분석한 결과, 인체가 전자파에 노출되었을 때 시각인식에 기인하여 나타나는 뇌파 변화의 현상 중 $\alpha$-blocking 시점이 지연되는 것을 확인하였다.
최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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