• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.10-13
• /
• 2021

본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.195-197
• /
• 2010

본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.843-848
• /
• 2008

얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.157-162
• /
• 2005

본 논문에서는 2차원 정지 영상 및 동영상에서 블록 정합을 이용한 움직임 검출과 영역 분할을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여 입체 영상으로 실시간 변환하는 방법을 제안하였다. 성능 평가는 움직임 객체의 깊이 지도와 절대 시차 차이 영상을 생성하여 기존의 변환 방법과 비교를 통해 제안한 방식의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.19-26
• /
• 2008

본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제13권2호
• /
• pp.198-209
• /
• 1996

본 논문에서는 인공위성을 통하여 수신되는 다중대역 영상을 압축하기 위한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다대역 영상에서 보이는 대역간 상관성 및 대역내에서 각 화소간의 상관성을 줄이는 목표를 가지고, 화소간 상관성을 줄이기 위해서는 wavelet 변환을 사용하고, 대역간 상관성을 줄이기 위해서는 대역간 데이타블럭의 화소값간의 상관관계를 1차식으로 모델링하고 회귀(regression) 방법을 이용하여 대역간 화소 차이을 가깝게 하여 데이타 압축율을 향상시킨다. 변환계수는 데이타 압축율을 높이기 위해 변형된 힐버트 커브와 RLE 그리고 허프만 코딩을 이용하였다. 제안된 알고리듬은 우리별 1호 영상과 LANDSAT MSS 영상을 이용하여 실험하였으며, 성능평가 척도로는 원영상과 복원된 영상의 PSNR과 ISODATA를 이용할 때의 분류 능력을 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
• /
• pp.151-154
• /
• 2012

본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU 를 장착한 PC에서 $320{\times}240$ 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
• /
• pp.390-393
• /
• 2007

본 논문에서는 감시 장치를 위한 간편하고 실용적인 감시 장치 구현에 관하여 논한다. 본 장치는 실시간 영상 분석을 이용하여 움직이는 물체의 영역(변환영상)을 차영상기법, 이진화, 침식, 팽창 알고리즘을 이용하여 검출한다. 이런 간단한 알고리즘을 이용하므로 제한적인 임베디드 시스템의 데이터 처리에 부담을 주지 않는다. 배경영상과 변환영상을 구분하여 저장하는데 첫 프레임을 배경영상으로 저장하고 그 다음 프레임부터는 화면의 변화가 있을 경우, 그 변환영상만을 구하여 메모리에 저장하고 클라이언트로 전송한다. 변환영상만을 저장, 전송하기 때문에 메모리 활용과 전송 효율을 높이고 패킷의 양이 적어 전송부하를 줄인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.438-438
• /
• 2000

본 논문에서는 네트웍의 traffic이 원활하지 못해 프레임에 대한 데이터 전부를 전송 받지 못하더라도 데이터가 들어오는 순서에 따라 영상을 복원한 수 있는 스트림에 대하여 연구를 하였다. 우선 CCD 카메라로부터 초당 24프레임의 영상을 획득한다. 그리고 획득한 영상을 2차원 웨이블릿 변환하여 얻은 중요한 계수를 다시 웨이블릿 변환을 한다. 위와 같은 방식으로 웨이블릿 변환을 네 번 반복하여 중요한 계수를 가지고 있는 대역에서 중요하지 않은 대역순으로 부호화하여 스트림을 구성한다. 그리고 영상을 서비스 받기를 친하는 수신자에게 UDP/IP를 이용하여 전송한다. 네트웍이 원활하지 않아 스트림 전부를 받지 못하더라도 먼저 전송받은 중요한 계수들로 복원하기 때문에 영상을 끊기지 않고 점진적으로 복원할 수 있었다. 이와 같은 땅법을 인터넷 생방송이나 VOD 서비스, 화상 채팅 등에 이용하면 훨씬 나은 영상을 서비스를 할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.1-2
• /
• 2017

최근 기존의 설치형 어플리케이션으로 제공되던 워드 프로세서나 스프레드 시트 등이 RIA(Rich Internet Application)와 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)같은 기술의 발달로 구글 독스(Google Docs)와 같이 웹브라우저(Web Browser)에서 동작하는 형태의 클라우드 기반 웹 어플리케이션으로 제작되어 널리 사용되고 있다. 또한 기존의 웹 기술로는 구현하기 어려웠던 동영상 포맷 변환이나 사진이나 동영상에 필터를 적용하는 것과 같은 영상처리가 가능한 클라우드 기반 웹 어플리케이션이 등장하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 컴퓨팅 자원을 많이 사용하고, 장시간의 변환이 필요한 360도 영상의 변환과정에 꼭 필요한 기술인 포토스티칭(Photo-stitching)을 클라우드에서 가능하게 하는 프론트엔드 및 백엔드를 구현하고, 웹소켓(Websocket)기술을 활용하여 실시간으로 변환결과를 전달 받을 수 있도록 하였다.