본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2 차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보를 추출하기 위해 색상, 움직임, 그리고 윤곽선 정보를 이용한다. 뿐만 아니라 사용자의 신체적인 차이와 특징점의 일관성을 위해 사람 몸통 모델을 사용한다. 본 논문의 알고리즘은 마커를 사용할 수 없는 HCI 응용분야에 될 수 있다.
개인의 얼굴 표정을 인식하고 그 사람에게 적합한 음악을 재생하는 시스템 인 Face Song Player가 제공됩니다. 얼굴 윤곽선 정보를 학습하고 평균을 추출하여 얼굴 모양 정보를 획득합니다. MUCT DB는 학습을위한 DB로 사용되었습니다. 얼굴 표정을 인식하기 위해 표정이 없는 이미지를 기반으로 각 표현의 특성 차이를 사용하여 알고리즘을 설계했습니다.
흉부 X선 CT 화상을 이용한 폐종류(肺腫瘤)의 경계 형상을 정량적으로 평가하기 위하여 푸리에 변환된 폐종류(肺腫瘤) 음영의 윤곽선 내 power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류 음영의 경계 형상에 관한 유효한 평가 값이 되는지의 여부를 검토하였다. 이 평가 값은 폐종류(肺腫瘤) 음영의 CT 화상 위의 특징을 명확히 반영한다고 판단된다. 양성 15명과 악성 16명인 환자 31명에 대해서 이 평가 값을 계산하여 통계적 처리를 행한 결과 양성과 악성 간에 뚜렷한 차이를 인식할 수 있었다. 이러한 제안된 평가 방법에 의해, power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류(肺腫瘤) 경계 형상의 평가치가 되어, 정량적인 폐종류(肺腫瘤)의 양성과 악성 감별을 행할 때 유용한 값이 될 가능성을 시사한다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 개인의 표정을 인식하여 그에 맞는 음악을 연주하는 시스템인 Face Song Player를 제시한다. 얼굴 윤곽선에 대한 정보를 연구하고 평균을 추출하여 얼굴형 정보를 획득한다. 학습용 DB는 MUCT DB를 사용하였다. 표정 인식을 위해 무표정 영상을 기반으로 각 표정의 특성 차이를 이용하여 알고리즘을 설계하였다.
휴머노이드 로봇 중 초상화를 그리는 로봇이 있지만 다양한 영상을 입력받아 명암 및 그림자까지 그림을 그리는 로봇은 흔하지 않다. 기존의 화가로봇들은 사용자의 얼굴을 영상으로 입력받아 윤곽선만 추출하여 그리는 방식으로, 입력된 영상으로부터 로봇 암을 제어하는 과정에서 제대로 동기화가 이뤄지지 못해 드로잉 속도가 느리고 원본 영상과 비교 시 차이가 많이 난다. 본 연구에서는 입력된 영상으로부터 명암과 그림자를 인식하여 표현해 줌으로써 입체감 있는 그림의 드로잉이 가능하다. 또한, 로봇 암의 미세한 컨트롤을 통해 드로잉 선 두께를 제어함으로써 자연스러운 그림을 그리고, 드로잉 속도가 향상되어 정확도를 높일 수 있게 하는 휴리스틱 암 제어 기술을 제안한다. 이를 구현하기 위해서는 영상으로부터 명암, 그림자의 농도에 따라 레벨을 결정하고, 레벨을 바탕으로 주변 명암 픽셀들을 평활화 하여 좌표 집합을 추출한다. 좌표 값들로 부터 유효 궤적을 분석하여 로봇 암이 이동할 경로를 추출하고, 효율적인 드로잉 기법을 통해 명암을 표현하여 드로잉하려 한다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
최근 TFT-LCD (Thin film transistor liquid crystal display)패널의 수요증가에 비례하여 공정상 발생하는 LCD 불량의 수도 증가하고 있다. LCD 불량은 배경화면과 미세한 밝기대비 차이를 가지는 패널상의 불균등한 영역으로서 크게 정형과 비정형으로 나누어지며 사람의 눈에 매끄럽지 않게 보여진다. 이러한 불량은 배경과의 대비 차이가 미세하여 기존의 임계수준 검출이나 윤곽선 검출로는 불량을 검출할 수 없다. 본 논문은 비정형 LCD 불량을 독립성분분석, 적응 임계수준 검출 그리고 왜도를 이용하여 검출하는 방법을 제시한다. 본 검출방법은 잡음이 심한 영상에 대해서도 대응력이 뛰어나며, 생산라인에서 성공적으로 적용된다.
영상의 군집 속에서 특정 영상을 분류하기 위해서는 주로 목표 영상과 배경의 명암 차이를 구하는데 만약 특정 영상의 윤곽선이 흐리고 선명도가 낮다면 이를 분류하기가 쉽지 않다. 하지만 이러한 영상을 분류하기 위한 연구들이 많지 않으며, 지금까지 발표된 방법들을 적용하더라도 제대로 구분하지 못한다는 어려움이 있다. 본 논문에서는 각 3차원 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 히스토그램의 최고 빈도를 기준으로 특정 빈도에서의 폭을 구하여 윤곽선이 흐린 불량패턴의 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품 패턴과 불량 패턴 영상의 히스토그램 분포의 차이가 뚜렷하다는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 히스토그램의 특성을 반영한 제안 알고리즘을 통하여 모든 영상들을 정확하게 분류할 수 있다는 것을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이진화, 히스토그램, 가장자리 검출을 이용한 각각의 유사도 검정들과 퓨샷 러닝의 분석 결과를 비교분석 하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 앞선 네 가지 방법들보다 복잡한 계산 없이 높은 성능을 낼 수 있다는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 실영상(컴퓨터로 생성한 영상 또는 실제 촬영한 영상)을 직접 손으로 스케치한 것과 같이 터치감이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 실영상을 공간 필터 등의 영상 처리 기법을 통하여 사람이 손으로 직접 그린 것과 같이 농담의 차이를 느낄 수 있는 인간 친화적인 영상으로 변환한다. 먼저 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출하고, 검출된 부분 중 불필요한 선들을 제거하여 첫 번째 영상을 구한다. 그리고 이를 반전시켜, 유사한 방법으로 두 번째 영상을 구하여 두 영상 간의 차를 구하고 여기에 해칭 효과를 적용하여 스케치 효과를 표현한다. 이와 같이 일련의 처리로 기존의 연필 해칭 효과 방식과 스케치 효과 방식에 비해 선에 농담 차이를 주어 수용성 펜을 이용하여 그린 느낌을 주었다. 또한, 입력 영상의 음영 부분에 서로 다른 해칭 효과를 적용하여 스케치의 느낌을 보다 잘 표현할 수 있었다.
본 논문에서는 작은 형태정보의 차이를 감지할 수 있고 부분적인 입력 패턴도 효과적으로 검색할 수 있는 윤곽선 정보를 기반으로 하는 GHT와 다중 해상도 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부분적인 에지 정보를 효율적으로 사용할 수 있고 작은 형태변화를 구분할 수 있어서 도검과 같은 유사한 물체를 효과적으로 구분할 수 있다. 또한, 에지 리스트를 이용한 다중 해상도 에지 생성과 계층적인 패턴 정합을 통해서 신속하고 정확한 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 도검과 같은 임의 물체에 대해 높은 검색율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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