본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
다시점 비디오는 여러 개의 시점(view-point)을 이용하여 현장감과 몰입감을 제공하는 새로운 형태의 멀티미디어 서비스이다. 시점의 개수가 증가함에 따라 방대한 양의 영상 데이터로 인한 영상 획득, 저장 전송 및 재현 시 문제가 발생한다. 또한 현재의 다시점 비디오에 관한 연구는 고정된 카메라로 환경이 제한되어 있다. 본 논문에서는 유동적인 카메라 환경에서 최적의 상관관계를 가지는 영상을 획득하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 일부분만을 선택하여 중복성을 먼저 측정하고, 중복성의 척도에 따라 사용자와의 상호작용을 통하여 높은 상관관계를 가지는 다시점 영상을 획득할 수 있다. 또한 영상 획득 시 카메라간의 조명 차이에 의해 발생되는 부정확성을 감소시키기 위해 영상 마스킹을 적용한다. 마스킹된 영상에 에지 검출 방법을 적용하여 변위 추정을 함으로써 계산 복잡도를 줄였다.
현재 수기로 진행하는 오프라인 바둑 대국의 기보 입력 자동화를 위해서, 대국 현장에서 직접 사용할 전용 임베디드 보드를 이용한 시스템이 필요하다. 본 논문은 임베디드 보드의 영상처리 환경에서 조명에 강건한 처리를 위하여 물체의 형태 정보와 색상 정보를 통합하여 사용하며, 물체 추출을 위해서는 연결 성분 분석, 에지 정보, 색상 정보를 결합해서 사용하고, 영상 처리 각 단계에서 바둑판의 고유 정보를 이용하여 연산단계를 줄였다. 결과적으로 임베디드 환경에서 연산을 최소화하여 실제 실시간 대국 환경에서도 신뢰성 높은 기보를 자동으로 저장할 수 있도록 구현하였다.
영상의 화질을 개선하기 위한 많은 방법 중 비교적 간단하게 사용되는 방법 중 하나는 영상의 대비를 조절하는 것이다. 이러한 대비를 조절하는 방법 중 하나인 히스토그램 균등화는 영상 계조도 값의 분포를 균등 분포로 변환함으로써 화질을 개선한다. 그러나, 기존의 방법은 영상의 히스토그램 분포가 몇개의 계조도 값에 군집화되어 있다면 영상의 계조도가 과도하게 변하는 단점을 갖는다. 본 논문은 그레이스케일 영상에 대해 히스토그램의 형태를 고려해서 가우시안 함수에 기반한 히스토그램 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상이 과도하게 밝아지는 것을 제한하고 히스토그램의 분포가 몇 개의 계조도에 군집화되어 있는 영상에서의 에지 및 어두운 부분의 자세한 정보를 표현하는데 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.
MPLS 망의 경계에 위치한 레이블 에지 라우터는 다른 망과의 연동을 위해서 여러 가지 형태의 프레임을 처리할 수 있어야 한다. 라우터에서 프레임 처리 및 전달을 담당하는 포워딩 엔진은 라우터의 성능에 큰 영향을 미치는 요소이다. 본 논문에서는 여러 형태의 망과 연동 가능한 MPLS LER을 실현하기 위해서, 프로그램 가능한 이더넷 패킷 프로세서를 이용하여 포워딩 엔진을 구현하였다. 포워딩 엔진의 기반이 되는 프로그램 가능한 이더넷 패킷 프로세서에서 ATM 인터페이스를 통해서 들어오는 프레임을 처리하여 그 프레임의 목적지로 향하는 ATM 인터페이스로 보내기 위해서 이더넷 패킷 프로세서의 되돌림 기능을 사용하였다. 본 논문에서 구현된 포워딩 엔진의 성능을 프레임 되돌림 기능의 영향과 프레임을 처리하기 위해서 수행되는 명령어의 수 측면에서 실험을 통하여 분석하였다.
이 논문에서 손가락 정맥영상에 대한 새로운 인식 방법을 제시한다. 손가락 정맥인식은 대중적으로 사용되고 있는 지문인식의 위조가능성을 배제할 수 있고, 홍채인식의 불편한 영상획득 방식을 피할 수 있는 좋은 개인 인중 방편으로 주목 받고 있다. 손가락 정맥영상을 지역적 히스토그램 균등화에 의하여 전처리하고, 이것을 세선화 처리하여 선 형태의 정맥을 얻는다. 이렇게 얻어진 선 형태의 정맥선 영상에 HS정합 알고리즘(HeeSung's Matching Algorithm) 이라고 명명된 새로운 정합 알고리즘을 적용하여 정맥의 정합 여부를 가린다. 이 새로운 정합 알고리즘은 세선화나 에지 검출 처리한 여러 가지 선 모양의 영상인식에 좋은 효과를 보이고 있다. 개인당 5편씩 총 130명분 650편의 손가락 영상에 대한 인식실험 결과 99.20%의 인식률을 보였다. 한 쌍의 영상 정합처리에 단 60ms 의 처리 속도를 보였다.
얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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