본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.
본 논문은 연속적인 수화 동영상에 있어서 가장 의미가 있는 손 영역을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 부자연스러운 센서 등을 피하고 사용자 친화성과 범용성 및 실시간 구현을 도모하기 위하여 흑백 동영상의 처리가 요구된다. 농아자의 수화를 인식하기 위해 전철로서, 복잡한 배경으로부터 손 영역의 검출은 매우 중요하다. 정확한 손 영역의 검출로 수화 인식률의 개선과 영상처리의 고속화가 가능하다. 제안한 방법은 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정하여 배경영상과 분리를 행한 후, 손 영역에 대한 추적을 수행하였다.
본 논문에서는 GPGPU를 이용한 눈 영역 검출 기법을 제안한다. 영상 전체의 평균과 분산을 기반으로 하여 각 마스크의 평균과 분산값을 비교는 비교적 간단한 알고리즘을 이용하여 눈 영역을 검출한다. 정확도의 경우 명암값의 대비를 이용한 기존의 방법과 비슷한 수준을 보였다. 하지만 연산속도의 경우 병렬처리 구간을 늘려 GPGPU를 사용한 제안된 방법이 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 카메라의 움직임이 있는 영상에서 움직이는 사람의 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서, 얼굴 영역을 찾기 위해 피부 색깔 정보와 움직임 정보를 이용한다. 카메라의 움직임을 어파인 모션 모델(Affine Motion Model)을 이용해 제거한 후, 적응적 임계치(adaptive thresholding)를 통해 얻어진 움직임 영역 내에서만 피부 색깔 모델(skin color model)을 이용해 얼굴 영역을 검출한다. 제안된 방법은 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있다.
본 논문은 그레이 영상에서의 사람얼굴 영역추출에 관해서 연구하였다. 얼굴영역 추출은 얼굴인식이나 사람과 컴퓨터의 인터페이스, 비디오 감시시스템을 연구하는데 있어서 반드시 거쳐야 하는 전처리 과정이라고 할 수 있다. 이러한 목적을 위해서 본 연구에서는 두 단계의 과정을 통해서 얼굴영역을 추출하였다. 첫 번째 단계는 사랑얼굴에 대한 경험적 지식을 이용하여 후보영역을 획득한 다음에 두 번째 단계에서 후보영역을 웨이블릿 분해 후, 신경망을 이용하여 후보영역 중에서 얼굴영역을 검증한다. 실험결과 제안한 방법은 빠르고 정확하게 얼굴영역을 검출하였다.
적목 현상은 야간에 플래시를 이용하여 촬영 시 나타나는 현상으로, 대부분 미숙한 사진 촬영 방법으로 인해 많이 발생한다. 이러한 적목 현상은 수정 시에 이미지 틀을 이용하여 제거해야 되며, 이러한 방법은 많은 시간과 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 적목 현상이 일어난 영역을 자동으로 추출하여 제거하는 방법을 제안한다. 적목 영역은 RGB 레벨의 영상을, 각각 YCbCr과 HSI 컬러 공간으로 변환 후에 사람의 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 적목이 존재하는 눈 영역은 색상 정보와 8 방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 적목 영역을 검출한 후에 적목 현상을 제거한다. 제안된 적목 영역 추출 및 제친 방법을 적목 현상이 나타나는 30장의 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 적목 영역 제거에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.
자연재해의 예방에 대한 인식이 화두가 되면서 최근 재해 경보 시스템을 다루는 새로운 연구들이 활발히 진행되고 있다. 제안하는 알고리듬은 영상을 통해 얻은 정보를 이용하여 산사태를 초기에 검출하는 방법이다. 기존의 검출 방법은 사람이 직접 모니터링을 해야 하기 때문에 많은 인력과 시간을 필요로 하고 접근성이나 비용문제 등의 각종 제약이 따른다. 따라서 효율적인 산사태 감지를 위해 산사태 발생 가능 지역에 비디오 기반의 감지 시스템을 통해서 자동으로 검출하는 시스템이 필요하다. 감지 시스템에서는 신뢰성 있는 재난영역의 검출이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 산사태를 검출하기 위하여 먼저 블록단위의 영역 움직임 검출을 하여, 움직임 맵을 만들고 일정한 시간 간격으로 반복적으로 변하는 영역의 움직임 맵을 기록한다. 또한 움직임 방향뿐만 아니라 발생 순서를 기록하여 더욱더 정확한 움직임을 판단할 수 있다. 제안된 알고리듬은 비디오영상 실험을 통해 탐지영역의 산사태 검출이 잘 이루어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 효율적 항만관리를 위하여 영상기반 선박 검출 방법을 제안한다. 움직이는 선박의 추적이 용이하도록 시각집중 알고리즘과 평균이동 알고리즘을 적용하여 배경정보를 포함하지 않는 선박영역을 검출한다. 시각집중알고리즘은 배경으로부터 두드러진 특징을 갖는 객체를 추출하는데 효과적이기 때문에 해상에서 선박을 검출하는데 용이하다. 돌출영역에 포함되어 있는 배경정보를 제거하기 위하여 평균이동 알고리즘을 이용하여 영상 분할 및 클러스터링을 한다. 돌출영역 내에 있는 화소 중에서 돌출영역 주변의 클러스터와 같은 컬러값을 갖는 화소를 배경으로 처리함으로써 선박만을 검출한다. 항만에 설치된 고해상도 카메라의 영상을 이용하여 선박 검출 시뮬레이션 결과 제안하는 방법이 선박을 검출하는데 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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