• 제목/요약/키워드: 영상 식별

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UCI 표준식별체계 연동을 위한 실감형 360도 영상 응용 메타데이터 및 운영 시스템에 관한 연구 (A Study on Immersive 360-degree Video Application Metadata and Operating System for Interworking with UCI Standard Identification System)

  • 박병찬;장세영;루지엡울루벡;김영모;김석윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.433-435
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    • 2020
  • 본 논문에서 저작권 보호 기술 적용을 위해 실감형 360도 영상의 강인성 정보를 이용하여 UCI 운영을 위한 응용 메타데이터 요소를 제안한다. 오늘날 멀티미디어 콘텐츠의 산업의 규모가 비약적으로 커지고 있음에 따라 이를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있는 콘텐츠 고유의 식별체계가 요구되고 있다. 현재 국내에서 운용 중인 대표 식별자는 정통부가 개발한 UCI가 활용되고 있다. UCI는 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있으나 저작권 보호 기술에 직접적으로 연관이 되어 있지 않아 이를 보완할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 UCI와 직접으로 연동할 수 있는 실감형 360도 동영상 응용 메타데이터 요소 및 운영 방법을 제안하여 저작권 보호 기술을 적용할 수 있도록 한다.

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독립성분분석과 Median에서의 GBD 알고리즘을 이용한 영상분류 (Image Classification Using Grey Block Distance Algorithms for Independent Component Analysis and Median)

  • 홍준식;민병원
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.381-384
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    • 2006
  • 본 논문에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis, 이하 ICA)기법과 median에서의 GBD 알고리즘을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 하면서 영상간의 거리를 측정할 수 있었다. 모의 실험 결과로부터 ICA는 K가 7에서 영상간의 상대적 식별이 불가능 하였지만, median에서는 K에 관계없이 영상간의 상대적 식별이 가능함을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

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운송 컨테이너 영상의 효율적인 문자인식을 위한 전처리에 관한 연구 (A Study on Preprocessing for Efficient Character Recognization of Shipping Container Image)

  • 최재영;김낙빈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.1077-1083
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    • 2000
  • 본 논문은 운송 컨테이너 식별자의 자동화 처리를 위한 문자 인식의 단계중 최종 문자 인식 전단계 까지의 처리 과정을 컨테이너의 특성에 맞게 제안하였으며, 이러한 전처리 과정은 문자 인식 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 제안한 방법은 먼저 입력된 컨테이너 컬러 영상을 명암 영상으로 바꾸고 전체 영상중 인식에 필요한 식별자 영역만을 경계선 검출과 형태학적 연산을 이용하여 추출한다. 이어서 다양한 배경색과 문자색을 판단하여 일반 문서와 같이 일관성있게 통일한 후, DCT를 이용한 명암도별 이진영역으로 분할한 후에 Otsu방법과 새로운 이진화방법을 자동으로 선택하여 효율적인 이진화가 이루어지도록 하였다. 이렇게 얻어진 이진 영상은 문자인식 단계로 넘어갈 수 있도록 개별 문자로 분할한다. 이 방법은 컨테이너 영상의 불균등한 배경색과 잡음으로 인하여 문자인식에 오류가 생기는 단점을 보완하였으며 컨테이너 특성을 최대한 반영함으로써 효과적인 전처리 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 제안한 방법의 응용은 컨테이너 이외의 다른 상황에서도 매우 효과적으로 사용될 수 있으리라 본다.

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의상 특징 기반의 동일인 식별 (Person Identification based on Clothing Feature)

  • 최유주;박선미;조위덕;김구진
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.1-7
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    • 2010
  • 비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

고해상도 중적외선 영상자료의 주야간 지표면 식별 특성 평가 (Evaluating the Land Surface Characterization of High-Resolution Middle-Infrared Data for Day and Night Time)

  • 백승균;장동호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.113-125
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    • 2012
  • 다목적실용위성 3A호에 탑재되는 고해상도의 중적외선 영상자료에 대한 지표면 식별 특성을 파악하기 위하여, 고해상도 중적외선 영상 획득이 가능한 AHS(Airborne Hyperspectral Scanner) 자료를 사용하여 중적외선 영상 자료의 지표면 온도 산출 가능성과 토지피복도 분류 정확도를 평가하였다. 먼저 AHS 열적외선 자료로 작성한 지표면 온도 영상과 AHS 중적외선 각 밴드의 화소값을 비교한 결과 주간과 야간 모두 밴드 68(중심파장 $4.64{\mu}m$)의 결정계수가 0.74이상으로 가장 높았다. 다음으로 AHS 중적외선 밴드를 이용하여 토지피복도를 작성한 결과 주간의 경우 지붕, 도로, 초지, 식생, 수역 등이 구분 가능했지만 야간의 경우 초지와 식생, 도로와 수역, 지붕과 도로 등 일부 클래스들이 서로 중복되어 나타났다. AHS 중적외선 밴드의 지표면 식별 능력의 향상 가능성을 파악하기 위하여 주간과 야간자료의 편차 영상을 구하여 토지피복도를 작성한 결과 Zone 1과 Zone 2의 소지역별 분류정확도가 각각 67.5%, 64.3%로서, 주간 또는 야간 중적외선 밴드로 작성된 토지피복도에 비해 10% 이상 향상된 것으로 나타났다. 결과적으로 고해상도 중적외선 밴드 영상자료는 지표면온도 산출시 지표 피복 특성을 고려한 알고리즘 개발이 요구되며, 지표면 식별 능력은 주간에 비해 야간이 낮으므로 주간과 야간의 편차 영상을 이용할 경우 지표면 식별 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

주성분분석과 독립성분분석에서의 제안된 GBD 알고리즘을 이용한 영상분류 방법 (Image Classification Method Using Proposed Grey Block Distance Algorithm for Independent Component Analysis and Principal Component Analysis)

  • 홍준식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.809-812
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    • 2004
  • 본 논문에서는 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 예로서 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA)기법과 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)기법을 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 k가 감소할 때 편차는 줄어들어 좋은 영상 분류 특징을 보였으며, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

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차량 식별마크와 번호판 인식을 통한 차량인식 (Vehicle Recognition with Recognition of Vehicle Identification Mark and License Plate)

  • 이응주;김성진;권기룡
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권11호
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    • pp.1449-1461
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    • 2005
  • 본 논문에서는 차량의 식별마크 분류 및 차량번호판 인식을 통한 차량인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 입력 차량영상으로 부터 잡음제거, 세선화 과정 등 전처리 과정들을 수행하고 명암값 변화 빈도 분포를 사용하여 차량식별마크와 번호판 영역을 추출하였다. 또한 추출된 후보 영역으로부터 차량 식별마크와 번호판 영역의 구조적 특성 정보를 사용하여 차량 식별마크, 번호판의 문자 및 숫자를 분류하였으며, 하이브리드 패턴벡터 및 수직수평 패턴벡터를 사용하여 식별마크, 문자 및 숫자를 인식하여 차량 정보 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량의 식별마크가 차량의 종류에 따라 독립적인 특성, 식별마크와 번호판 영역에서는 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 수평 및 수직빈도수 분포가 식별마크 및 번호판 이외의 영역과 뚜렷이 구별된다는 특성들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 350여개의 영상에 대하여 차량인식 실험을 수행하였고 제안한 방법이 차량번호판의 크기와 위치에 무관하고 잡음의 영향에 덜 민감하였을 뿐만 아니라 불규칙적인 외부환경에서도 인식율이 개선되었다. 또한 식별마크와 번호판 인식의 실시간 처리가 가능하여 실제 주차장이나 도시화도로등에 적용이 가능하다.

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연속하는 공간적 특징의 시간적 유사성 검출을 이용한 고속 동영상 검색 (Fast Video Detection Using Temporal Similarity Extraction of Successive Spatial Features)

  • 조아영;양원근;조주희;임예은;정동석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권11C호
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    • pp.929-939
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    • 2010
  • 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.

딥러닝을 활용한 말 개체 식별 프레임워크 (Horse Entity Identification Framework using Deep Learning)

  • 김서윤;서보산;정승진;장기영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.910-912
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    • 2023
  • 본 논문은 말의 개체 식별 과정에 딥러닝을 활용하여 객관적으로 식별 가능한 개체의 특징을 획득할 수 있는 영상처리 기반의 말 개체 식별 자동화 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 말의 개체 식별을 위한 이미지 촬영 방법, 딥러닝을 활용한 말의 특징 추출 방법, 말 객체에 대한 식별 가능 정보의 변환 방법으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제시하는 방법론을 바탕으로 말 개체 식별 과정을 자동화하여 말의 특징을 객관적이고 효율적으로 추출하여 말 개체 관리를 하고자 한다.

바이스태틱 ISAR 영상을 이용한 표적식별 성능 분석 (Analysis of Target Identification Performances Using Bistatic ISAR Images)

  • 이승재;이성현;강민석;양은정;김경태
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.566-576
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    • 2016
  • 바이스태틱 역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적에 대한 2차원 산란분포를 나타내고, 이는 바이스태틱 표적식별에 이용될 수 있다. 하지만 바이스태틱 ISAR 영상은 바이스태틱 기하구조에 따라 그 산란 메커니즘이 다양하게 변화하고, 고유의 왜곡 때문에 표적의 정확한 거리-도플러 정보를 나타낼 수 없다. 따라서 이를 이용한 표적식별에서 효율적인 훈련 DB 구축은 핵심사항이 된다. 최근 모노스태틱 표적식별에서 효율적인 성능을 보였던 비행 시나리오 기반 훈련 데이터베이스(database: DB) 구축 기법을 바이스태틱 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP) 표적식별에 적용하여 바이스태틱 기하구조 내 효율적인 훈련 DB를 구축하는 연구가 수행되었고, 상기 연구는 레이다와 표적 사이의 거리가 충분히 먼 경우, 적은 양의 훈련 DB로도 높은 표적식별 성능을 획득할 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 논문에서는 비행 시나리오 기반 훈련 DB 구축 기법을 바이스태틱 ISAR 영상 표적식별에 적용한 후, 그 성능과 효율성을 분석한다.