영상에 관련된 다양한 응용 시스템들을 구현하는 많은 연구들이 진행되어 왔지만, 그러한 영상 관련 응용 시스템을 구현함에 있어서 처리속도의 저하로 인하여 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 대두된 여러 방법들 중에서 최근 하드웨어 접근 방법에 고려한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상을 실시간으로 처리하기 위하여 하드웨어 구조를 갖는 병렬처리시스템을 기술하며, 또한 병렬처리시스템을 얼굴 검색 시스템에 적용한 후 처리속도 및 실험 결과를 기술한다. 병렬처리시스템은 SIMD와 MIMD가 결합된 구조를 갖고 있기 때문에 다양한 영상 응용시스템에 대해서 융통성과 효율성을 제공하며, 144개의 처리기와 12개의 다중접근기억장치, 외부 메모리 모듈을 위한 인터페이스와 외부 프로세서 장치(i960Kx)와의 통신을 위한 인터페이스로 구성되어있다. 다중접근기억장치는 메모리 모듈선택회로, 데이터 라이팅회로, 그리고, 주소계산 및 라우팅회로로 구성되어 있다. 또한 얼굴 검색 시스템을 병렬처리 시스템에 적합한 병렬화를 제공하기 위해 메쉬방법을 이용하여 전처리, 정규화, 4개 특징값 추출, 그리고 분류화로 구성하였다. 병렬처리시스템은 하드웨어 모의실험 패키지인 CADENCE사의 Verilog-XL로 모의실험을 수행하여 기능과 성능을 검증하였다.
본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.
본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 원거리에서 디스플레이를 제어하는 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 사용자의 얼굴과 손을 관심 영역으로 규정하고, 이를 추적하여 사용자의 특정 동작을 인터페이스 입력으로 사용한다. 사용자에게 익숙한 손 동작을 인터페이스 입력으로 제공하고, 추가적인 장비를 강요하지 않는 비전 기반의 상호작용 방법을 이용하기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 편하게 디스플레이를 제어할 수 있다. 빠르고 정확하게 사용자의 손을 검출하기 위해서 적외선 영상과 컬러 영상을 혼합하는 다중 비전 기반 방법을 사용하며, 손가락 끝 검출을 통해서 손가락 동작을 인식 한다. 인식된 동작을 원거리 통신방법을 이용하여 실제 디스플레이에 적용하여 효용성을 검증 한다.
본 논문에서는 열 영상카메라를 통해 입력 받은 영상을 CS-LBP(Center-symmetric LBP)와 랜덤 포레스트(Random forest)를 이용하여 보행자 휴먼 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 우선 불필요한 후보영역을 줄이기 위해 열 영상의 표준편차, 밝기 평균, 밝기 최대값을 이용하여 이진화하고, 신체부위 중 가장 발열이 강한 얼굴부위를 핫스팟 영역으로 설정한다. 그 후, 핫스팟 영역에서 CS-LBP특징을 추출하여 결정 트리의 앙상블인 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 최종적인 보행자 휴먼 객체를 검증한다. CS-LBP와 랜덤 포레스트 분류기를 통해 실시간 보행자 객체의 검출이 가능하고, 높은 검출 성능을 나타내었다.
향후 보안시장을 이끌어갈 생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있다. 이미 알려진 바와 같이 생체인식은 신체의 여러 부분들과 신체적 특징, 개인의 습관들이 이용되는데 전자의 경우 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 음성, 필체, 정맥 등의 인식이 있고 후자의 경우 타이핑 습관, 걸음걸이 습관, 필기 습관 등이 해당된다. 본 연구에서는 서명인식을 필체 자체의 특징에 관련된 정보를 추출하여 인식하는 방법과는 달리 개개인의 필기 습관에 주목하여 서명을 할 때 펜을 눌러쓴 정도, 펜을 사용하는 위치 및 펜을 얼마나 뉘어 쓰는지 세워 쓰는지, 왼손잡이인지 오른손잡이인지 등의 동적 정보에 따른 특성을 알 수 있는 펜의 방위각과 기울임 정도에 대한 생체정보를 추출하고 현재 음성인식 등 여러 분야에서 사용되는 ICA를 사용하여 추출한 서명데이터의 생체정보를 분리.추출하여 이를 개개인의 검증데이터로 활용하는 방법을 제안한다.
영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.
본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 웨이블렛 변환된 영상과 배경영상간의 차와 삽입위치 주변의 영상에 분산값을 이용해 퍼지 함수를 이용하여 적응적 가중치 값을 결정한다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 실험한 결과 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
운전자의 주의력 감쇠는 교통사고 요인에 있어서 큰 비중을 차지한다. 주의력 감쇠는 무선 통화, 기기 조작, 졸음으로 나타날 수 있는데 자동차 대형사고의 대부분은 졸음운전으로 인하여 일어나며, 졸음운전 시에는 운전자의 운전조작 및 방어 조작 능력이 현저하게 저하한다. 본 시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상 데이터를 입력 받아 처리하여 운전자의 졸음 상태를 인식하는 시스템으로 운전자에게 졸음방지 기능을 제공한다. Haar-Like Feature cascade classifier 방법을 사용하여 얼굴 및 눈 영역 검출을 하였고 Open Eye, Closed Eye가 학습된 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용해 눈 깜박임을 인식하여 PERCLOS(Percentage of Eye Close)방법으로 졸음을 판단하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 인식률의 정확도를 검증하기 위해 인식률 테스트를 하였다.
본 논문에서는 실사와 같은 사실적인 3차원 Facial Model 제작을 위해 해부학 접근을 통한 근육기반의 자연스러운 Facial Modeling 제작을 연구하였다 한국인 기본형 얼굴을 연구 대상으로 선정하여 안면근육 비례를 분석한 후 Multi-patch Surface Modeling 방법을 적용하며 제작하였다. 이 방법에는 통계적 분석기법 중 L/sub 27/(3/sup 13/) 3수준계 직교배열표를 이용하여 검증하였다. 본 연구를 통하여 Facial Model 제작 시 최소의 UV spans 수로 최대 시각화 즉, 원본의 형상을 최대한 유지하면서 작업시간과 Rendering 시간 단축 및 Data 용량을 줄일 수 있는 Modeling 방법을 제안하였고, 향후 자연스런 Facial Animation 제작 및 연구에도 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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