패턴인식에서 사용되는 모든 영상을 해석할 수 있는 시스템은 현재 어려운 문제이므로 먼저문제 영역을 해석하는 방법이 일반적이다. 이는 영상의 이해 및 특정 정보값을 사용하여 특징으로 사용하기 위하여 특징을 추출한다. 특징 추출시 정보의 손실 없이 데이터를 줄이는 작업이 연구되어오고 있지만 이는 사람의 주관적인 경험으로 알고리즘의 내부 파라미터를 결정하고 바꾸어야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환으로 얻어진 sub-band들을 특징으로 추출하고 결과를 통계적인 방법인 주성분분석을 이용하여 특징 차원을 감소시켜 인식의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.
원격탐측의 다양한 응용분야 중 저해상도의 다중분광(multispectral) 영상으로부터 고해상도의 영상을 생성하기 위한 영상융합의 연구가 진행되어 오고 있다. 지금까지 융합 결과에 있어서 공간해상력은 향상되었지만 영상의 질에 있어서는 그다지 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 최근 여러 분야에서 응용되고 있는 웨이블릿 변환을 이용하여 영상융합을 시도 하고자 한다. 실험영상으로 2001년 11월에 촬영된 대전지역의 IKONOS 공간 해상력 1m 전정색(panchromatic)영상과 4m의 다중분광영상(Blue, Green, Red, NIR)을 이용하여 Daubechies 웨이블릿기반 영상 융합방법을 통해 1m의 칼라영상을 생성하였으며 기존에 일반적으로 사용되고 있는 방법과 그 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.
본 논문은 의료영상 워터마킹에 웨이블릿 패킷을 적용한 연구이다. 웨이블릿 패킷기법을 적용하여 저주파 대역에서 고주파 대역까지 손실을 최소화하므로 의료영상의 분해능을 향상시킨다. 비교분석 실험결과 PSNR은 0.1dB 이상 향상되었고 내구성 평가에서 압축률 60%에서 PSNR이 28dB 이상 얻었다. 결과적으로 의료영상의 화질이 향상되었으며 고의적인 영상왜곡 및 변형 등의 외부 공격에 대해 내구성을 유지하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 웨이블릿 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 및 FD-OFDM(Frequency Diversity OFDM) 시스템과 일반 OFDM 시스템의 성능을 비교 분석 한다. 푸리에 변환에 기반하는 일반 OFDM방식과는 달리 웨이블릿 OFDM 방식은 웨이블릿 변환을 사용하며, CDM (Code Division Multiplexing)과 OFDM의 중간적인 특성을 통해 심볼간 간섭을 효과적으로 제거할 수 있으며 채널간 간섭 역시 최소화 할 수 있다. FD-OFDM 방식의 경우, 각 병렬 브랜치에 입력된 심볼들이 직교 시퀀스로 곱해진 뒤 모든 부반송파에 분배되고, 각 부반송파는 주어진 프레임에서 각 병렬 브랜치의 심볼 조각들의 합의형태로 이루어진 정보를 전달한다. FD-OFDM의 한 부반송파 내에 포함된 모든 심볼들은 직교 시퀀스에 의해 구별되며, 간섭에 강하며 주파수 다이버시티 특성을 가진다는 장점을 지닌다. 협대역 간섭과 하모닉 잡음 환경에서 BER (Bit Error Rate) 성능을 통해 시스템 간 성능 비교 분석을 진행하였으며, 이를 통해 웨이블릿 OFDM과 FD-OFDM의 성능이 일반 OFDM보다 간섭에 대해 강건하고 특히 하모닉 노이즈 환경에서는 웨이블릿 OFDM이 가장 강건한 특성을 보이는 것을 알 수 있다.
본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.
조차가 큰 해역에서 조위편차 역시 크게 나타나고 있음은 조위편차 내에 조석성분이 남아있음을 의미한다. 상관관계함수를 통한 분석을 시행한 결과에서도 서해안 해역에서 조석주기 부근의 자기상관계수가 크게 나타나고 있어 이러한 사실을 뒷받침하고 있다. 조위편차의 단주기성분에 해당하는 이러한 조석관련성분을 분석하기 위하여 웨이블릿분석을 시행하였다. 분석 결과에 의하면 조차가 클수록 조석주기성분이 크게 나타나고 있으며 단주기 성분에서 계절별 변화가 심하지 않다는 점과 목포의 경우 천해조성분인 6시간 주기성분이 유독 크게 나타나고 있다는 점에서 단주기 성분과 조석관련성분의 관련성을 연관지을 수 있다. 이와 함께 24시간 이내 단주기 성분의 조위편차는 조석예측오차 및 조석-해일 비선형성 등에 주로 기인하고 있는 것으로 파악되었다. 이러한 조석변조해일성분은 조석자체에 기인하므로 기상조 성분인 해일고와는 구분되어야 한다.
본 논문에서는 말스버그가 주장한 가보 웨이블릿을 기반으로 하는 얼굴 인식과 표정에 강인한 얼굴 인식에 대한 내용을 소개하였다. 표정을 분류하는 방법론에 대한 연구는 활발한 편이지만, 유사한 표정을 지니는 타인에 대한 구분이라던가, 동일인의 다양한 표정을 한 사람으로 정확히 인식하는 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 얼굴을 구성하는 특징 중에서 표정에 가장 많이 영향을 받는 특징을 분석하기 위한 실험과정과 결과, 그리고 근거를 제시하였고, 그에 따르는 방법론에 대한 연구를 제안한다.
본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.
웨이블릿 변환 영역에 제안한 알고리즘으로 여러 공격에 강인한 워터마크를 삽입하고 성능을 분석하였다. 영상의 저작권 보호를 위해 웨이블릿 변환영역의 LH, HL, HH의 중대역에 128비트열의 워터마크를 삽입하였다. 제안한 방법의 강인성을 실험하기 위해 명도 변화, 콘트라스트 변화, 노이즈, 가우시안 등 과 같은 영상처리를 하였다. 실험결과 화질의 열화를 최소로 하여 워터마크를 삽입하여 높은 효율을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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