얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.
최근에 재난현장에는 사물인터넷기반의 다양한 장비나 장치들이 많이 활용되고 있으며, 이중에서도 드론이 심심찮게 활용이 되고 있다. 우리나라의 경우도 산림보호활동이나 화재가 발생하는 지역에 드론을 활용하여 재난대응을 하고 있다. 특히나 작년 네팔에서 지진으로 많은 인명과 재산 손실을 보았는데 이때 지난지역을 수색하는 등, 드론의 역할이 상당히 컸던 것으로 회자되고 있다. 본 논문은 최근에 산악구조 활동으로 생존자의 탐색을 위한 드론의 도입을 준비하며 모니터링 하였던 내용을 정리하고자 한다. 드론에 대한 국내의 현황을 먼저 알아보고, 실제적으로 몇 가지 필요한 요소를 나열한다. 산악구조활동에서 드론에 대한 제약인 최소 3km 이상의 원거리 탐색과 최소 30분 이상의 비행, 영상의 선명도, 열화상 등 재난구조에 필수적인 요소이다. 결과적으로 현재의 재난구조용 드론은 국내의 기술 기반이 취약하여 비행위주이고, 응용분야에 대한 깊이 있는 기술이전이 함께 이루어져야 만 드론에 대한 재난구조의 역할이 아닌가 판단한다.
최신 비디오 부호화 표준인 HEVC는 종래의 H.264/AVC에 비해 높은 부호화 효율을 달성하는 반면, 연산 복잡도 또한 크게 증가하여, 제한된 자원을 가진 휴대 단말에서 고화질 및 고해상도 영상의 실시간 복원이 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 HEVC 복호화기의 연산 복잡도를 감소시키기 위한 저 복잡도의 움직임 보상 기술을 제안한다. 제안 방법은 참조 픽셀 간의 유사성을 측정하여, 유사성이 높은 예측 단위에 대해 간략한 보간 필터를 적용함으로써 HEVC 복화기의 연산 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과를 통해 제안 방법은 HEVC 복호화기의 연산 복잡도를 최대 13.5%를 감소시킬 수 있으며, 그에 따른 화질 열화는 약 0.48 dB로 크지 않는 것을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안 방법은 임계값의 조절을 통해 연산 복잡도 조절 복호화기의 실현 가능성을 확인할 수 있었다.
MPEG-2로 부호화된 비트열은 가변길이 부호화(variable length coding)방식을 사용하기 때문에 에러에 매우 민감하다. 망(network)을 통해 발생된 에러는 시간적, 공간적으로 전파되는 현상이 발생하기 때문에 고품질의 영상을 추구하는 MPEG-2 에서는 심각한 화질열화를 일으키게 한다. 이에 따른 에러 정정 및 은닉 기법이 MPEG-2 복호기 측에서 연구되어야 하는데, 기존의 제안된 에러은닉 기법들은 셀손실이나 비트에러를 기반으로 매크로 블록 주위의 데이터를 이용하였으나 MPEG-2 비트열의 구조상 슬라이스 단위에러에 대한 발생빈도가 더 자주 일어나고 에러에 대한 영향도 심각하다. 본 논문에서는 기존에 나와있는 에러은닉 기법과 달리 슬라이스 단위 에러발생 시 BMA(boundaruy matching algorithm)방식과 중간 값(median), 평균값(average)방식으로 구현한 에러은닉 기법을 통해 주관적 화질측면이나 수치적인 PSNR 실험 데이터로 좀 더 향상된 성능을 나타낼 수 있었다.
기존에 카메라는 침입자를 탐지할 때 정확성이 부족하고 열화상카메라는 가격이 비싸고 열 측정이 되지 않는 상황일 경우 감시가 힘들다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 빛의 간섭 및 회절에 의한 무아레 현상을 이용하여 이상징후 탐지 및 활용방안을 제시하려한다. 지형의 높낮이 및 형상을 저장하고 침입자가 탐지되었을 경우 무아레 이미지를 기반으로 처음 설정했던 지형 데이터와 비교하여 외부인의 침입을 탐지한다. 미세한 움직임이나 변화에도 크게 이미지가 변하는 무아레 현상의 성질을 이용하여 이상징후를 탐지하는 것이다. 이상징후를 탐지 했을 경우 보안 담당관에게 알림을 전송하거나 경보를 울리는 이상징후 탐지 솔루션 및 활용방안을 제안한다.
This paper proposes a new image enhancement method for an infrared thermal image. The proposed method uses both Laplacian and Prewitt edge detectors. Without a visible light, it uses an infrared image for the edge detection. The method subtracts contour images from the infrared thermal image. It results black contours of objects in the infrared thermal image. That makes the objects in the infrared thermal image distinguished clearly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using various infrared thermal images. The results show that the proposed method is successful for image enhancement of an infrared thermal image.
Symptoms of foot-and-mouth disease include fever and drooling a lot around the hoof, blisters in the mouth, poor appetite, blisters around the hoof, and blisters around the hoof. Research is underway on smart barns that remotely manage these symptoms through cameras. Visible light cameras can measure the condition of livestock such as blisters, but cannot measure body temperature. On the other hand, infrared thermal imaging cameras can measure body temperature, but it is difficult to measure the condition of livestock. In this paper, we propose an object detection system using deep learning-based livestock detection using visible and infrared thermal imaging composite camera modules for preemptive response
Many studies have been conducted to ensure that Visual Place Recognition is reliable in various environments, including edge cases. However, existing approaches use visible imaging sensors, RGB cameras, which are greatly influenced by illumination changes, as is widely known. Thus, in this paper, we use an invisible imaging sensor, a long wave length infrared camera (LWIR) instead of RGB, that is shown to be more reliable in low-light and highly noisy conditions. In addition, although the camera sensor used to solve this problem is an LWIR camera, but since the thermal image is converted into RGB image the proposed method is highly compatible with existing algorithms and databases. We demonstrate that the proposed method outperforms the baseline method by about 0.19 for recall performance.
컨테이너선에서 스위치보드와 리퍼컨테이너의화재 발생 전과 후를 CCTV 및 열화상카메라, 추가센서류로 상시 모니터링하여, 화재 전 이상감지와 화재 후 불꽃, 연기 등의 화재 종류를 선내 알림하여 즉시 조치할 수 있도록 효율적인 화물관리시스템을 설계하고, 정확도 높은 화재 감지를 목적으로 데이터 학습을 위한 영상 및 전류 데이터 수집과 실제 컨테이너 스위치보드 및 리퍼컨테이너 레이아웃을 모사한 Testbed를 구축하였습니다.
전력사용량이 산업발전과 더불어 기하급수적으로 증가하고 있으며, 한정된 공간내에서 대용량의 전력설비를 설치하기 위해 폐쇄형 배전반이 운영되고 있다. 한국전기안전공사에서 발표한 통계자료에 의하면, 고압이상 전기설비 검사결과 절연내력이 불합격인 경우가 다수 발생하고 있으며, 이는 아크 플래시 사고의 원인이다. 특히 수배전반의 경우 부하설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 안전장치가 마련되어 있지 않아 자체사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 해상도가 낮은 저가의 열화상 센서에 고속 DSP를 사용하여 영상처리 기법인 이차원 보간 법으로 해상도를 올려서 사용하는 기술을 이용하여 아크에 의해 발생되는 열특성을 검출하고 검출된 데이터를 전송하여 전기화재사고를 미연에 방지할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성조사를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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