본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.
본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.
컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.
본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기울어진 문자, 다양한 크기, 글씨체, 흐린 문자를 포함한 입력영상의 문자 복원과 인식, 효율적인 도서 검색을 위한 광학문자인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 광학문자 인식알고리즘은 검출부와 인식부로 구성되며, 검출부에서는 복잡한 배경에서 정확한 도서 영역 검출을 위하여 로버츠 에지 연산자와 허도로프 거리 알고리즘을 적용하여 필요한 영역을 검출하였다. 또한 인식부에서는 문자의 크기와 경사도, 부분 손실 등의 영상에 강인성을 갖는 바이큐빅 보간법을 적용하여 데이터 손실 복원과, 반자동 기울기를 갖는 입력 영상의 보정을 하였다. 모의실험 결과 기존 알고리즘 보다 인식률에서는 6%, 검색시간에서는 1.077초 더 우수함을 확인하였다.
최근 대용량 디지털 비디오의 효율적인 이용 및 관리를 위한 데이터 베이스 구축이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해서 , 디지털 비디오의 내용 기반 요약이 필요하며, 선행 기술로서 비디오의 샷 경계 검출이 이루어져야 한다. 기존의 샷 경계 검출 방법들은 압축 파일로 저장된 비디오 데이터에 대해 샷 경계 검출을 수행한다. 이러한 기존 방법과 달리, 본 논문에서는 디지털 비디오 카메라로부터 비디오 데이터를 얻어 저장하면서, 실시간으로 샷 경계 검출을 수행하고자 한다. 그리고, 실시간 샷 경계 검출에 있어서 본 논문은 MPEG-7의 Homogeneous Texture와 Edge Histogram 기술자를 적용하여 추출된 각 비디오 프레임의 질감과 에지 정보를 이용한다 이 방법은 비디오의 샷 경계 검출에 있어서 시간적으로 기존 방법들보다 효율적이고, 내용 기반 검색에 유용하다.
본 논문은 원 영상의 세부 묘사를 유지하는 사진 타일 모자이크 방법을 제안한다. 이 방법은 타일 내부의 세부 묘사를 위한 사진 타일의 사용과 타일간의 빈 공간을 제거하기 위한 겹쳐진 타일의 사용을 통해 구현된다. 본 논문에서 제시한 방법은 다음 세 단계로 구성된다. 첫째, 에지 회피 기법이 적용된 CVD를 통해 메인 타일의 위치를 얻고, 딜로니 삼각형화를 이용해 서브 타일의 위치를 계산한다. 둘째, 타일간의 관계를 고려해 타일의 크기와 방향성을 구한다. 셋째, 사진 타일을 사용하기 위해 포토 모자이크 기법을 사용한다. 이때, 다단계 인덱싱기법을 통해 사진 검색의 속도를 높인다. 위의 과정을 통해 타일 간의 빈공간이 최소화되고 타일 내부의 세부 묘사가 극대화된 모자이크 영상을 얻는다.
일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.
소프트웨어 시스템의 설계를 나타내기 위하여 여러 가지 종류의 다이어그램이 사용된다. 다이어그램은 다른 설계 문서나 원시 코드처럼 설계 과정에서 여러 버전이 생성된다. 그러나 기존의 소프트웨어 형상관리 도구나 객체 버전을 지원하는 객체지향 데이터베이스 관리 시스템은 작은 단위 다이어그램의 버전관리에는 적합하지 못하다. 본 연구에서는 작은 단위 소프트웨어 다이어그램을 위한 오퍼레이션기반 버전모델을 제안한다. 이 모델은 다이어그램이 소프트웨어 설계 정보를 나타내기 위하여 그래픽 정보를 수단으로 사용하고 있다는 점과 다이어그램의 구조가 노드와 에지로 이루어져 있다는 점을 반영한다. 다이어그램의 버전은 오퍼레이션 델타와 객체 가시성을 이용하여 효율적으로 저장되고 검색된다. 본 연구에서는 다이어그램의 두 버전을 병합하는 방법도 제시한다.
본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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