본 논문은 움직임이 큰 저해상도 영상을 초고해상도 영상으로 복원하는 움직임 추정기반의 초고해상도 알고리즘을 제안한다. 일반적인 실험영상에 비해 실제 사용되는 움직임이 큰 영상은 부화소 움직임을 찾기가 어렵다. 또한 일반 움직임 추정기법을 이용한 참조이미지와 후보이미지를 찾기 위해서는 매우 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 2차원적 움직임 추정기법을 이용하여 제안한 임계값을 기준으로 등록 조건을 만족하는 참조이미지를 결정하고, 후보 이미지들 사이의 최소 가중치를 가진 최적의 후보 이미지들을 찾아 초고해상도 복원과정을 진행하는 새로운 영상 등록 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 평균 PSNR이 31.89dB로 전통적인 초고해상도 기법보다 높은 PSNR을 보이며 계산 복잡도도 향상되는 결과가 나타났다.
일반적으로 정보검색의 표준화된 통신규약인 Z39.50 프로토콜을 이용한 시스템에서는 도서, 논문 등 서지 목록에 대한 정보만을 검색할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 서지 정보 목록뿐만 아니라 이미지, 비디오(video)등 비 도서에 관한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 검색 대상에 필요한 속성 집합(Attribute Set)을 Z39.50 표준에 등록된 속성집합 Bib-1의 속성유형(Type)과 값(Value)을 기본으로 이미지, 비디오 자료를 제공하기 위한 속성 요소를 새롭게 추가하여 종합 정보 검색 서비스 기능을 수행토록 하였다.
본 논문에서는 지문의 인식을 이용한 신원확인 시스템을 설계 및 구현해 보았다. 최근 새로운 주민등록증이 발급되면서 이를 신분확인에 주로 사용하고 있는데 사람의 유관에 의해 주민등록 증상의 사진과 실물을 비교 판단함에 있어서 주변의 환경(야간, 조명, 혼잡 등)으로 인해서 오판의 소지가 생기고, 주민등록증상의 사진을 위조하여 범죄에 사용되는 경우도 종종 일어나고 있다. 이를 위해 주인등록증상의 지문부분과 실제 센서로 입력된 지문을 서로 비교하여 신원을 정확하고 빠르게 확인할 수 있는 시스템을 설계하였는데 그 중에서 전처리 부분에 해당되는 이미지 처리과정에 대해서 설명하였다.
2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.
F2C(Fog-to-Cloud) 환경에서 클라우드와 포그는 긴밀하게 협업하여, 동적으로 작용하며 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존 클라우드/서버 컴퓨팅에서 클라우드 서버 중심의 단방향 서비스 이미지 배포대신에 레지스트리를 이용하여 클라우드, 포그, 그리고 에지까지 서비스 이미지를 배포 가능하게 하여, 동적인 서비스 상호운용이 가능한 시스템을 제안하였다. 또한, 클라우드, 포그에 레지스트리 이미지를 설치하고, 서비스 이미지 등록을 통해 서비스 배포, 실행되는 시스템을 구현하였다.
디지털 이미지의 저작권에서 저작권자는 본인의 창작물에 대한 저작권을 보호하고, 저작권법의 정확한 이해를 통한 개선 방안이 필요하며, 또한 저작권의 개념 정립을 기반으로 한 저작권자의 권리와 이용자들의 권한의 효율성을 향상시키는 방안을 연구하였다. 우선, 연구의 범위를 동일성 범위의 인정에 대한 사례와 디지털 이미지의 저작권법에 관한 판례를 중심으로 하여, 이용자의 용도에 적합한 이미지 저작권 분류체계를 기반으로 한 이미지 저작물의 등록 절차와 이미지 저작물의 활용 방안에 대해 제시하고자 한다.
멀티미디어 기기의 확산과 인터넷의 발달로 Flickr, Facebook 과 같은 사회적 네트워크를 기반으로 이미지 공유가 활발해졌다. 사회적 네트워크 사이트에서 이미지의 효율적인 검색과 관리를 위해서 태그를 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 많은 양의 이미지에 수동으로 태그를 등록하는 것은 사용자에게 많은 시간과 노력을 요구한다. 태그 추천 기술은 자동으로 사용자에게 태그를 추천함으로써, 수동 태깅의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 사회적 네트워크를 기반으로 하는 폭소노미에서 사용자 사이의 사회적 관계를 사용자 들의 얼굴 정보를 이용하여 측정하고, 이를 활용하여 이미지 태그를 추천하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지의 시각 정보와 태그 분포뿐만 아니라 사용자 사이의 사회적 관계 정보를 추가로 활용한다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 이미지 태그 추천 방법에 비해서 7% 향상된 태그 추천의 정확성을 보장하는 것을 증명하였다.
Assessment of image registration for Pressure Sensitive Paint (PSP) was performed. A 16 bit camera and LED lamp were used with Uni-FIB paint (ISSI). Because of model displacement and deformation at 'wind-on' condition, a large error of the intensity ratio was induced between 'wind-on' and' wind-off images. To correct the error, many kinds of image registrations were tested. At first, control points were marked on the model surface to find the coefficients of polynomial transform functions between the 'wind-off' 'wind-on' images. The 2nd-order polynomial function was sufficient for representing the model displacement and deformation. An automatic detection scheme was introduced to find the exact coordinates of the control points. The present automatic detection algorithm showed more accurate and user-friendly than the manual detection algorithm. Since the coordinates of transformed pixel were not integer, five interpolation methods were applied to get the exact pixel intensity after transforming the 'wind-on' image. Among these methods, the cubic convolution interpolation scheme gave the best result.
분 논문은 카메라 장비와 마커, DB를 이용하여 문자의 색감과 모음, 자음을 인식하여 문자에 해당되는 이미지 및 영상을 HMD 및 모니터, 가정에서 사용하는 화상 카메라 등을 이용하여 보다 구체적인 정보를 전달할 수 있게 해준다. DB에는 각 텍스트의 모음과 자음에 관한 텍스트가 등록되어 있으며, 각각의 색과 텍스트를 비교하여 해당하는 이미지를 출력하게 된다. 기존의 증강현실 기법은 해당 마크에 관한 패턴을 인식하여 그에 해당하는 이미지 및 영상을 출력하는데, DB를 이용한 문자인식을 사용할 경우 사용자에게 텍스트를 인식하여 연관된 많은 정보를 제공할 수 있게 된다. 제안된 인터페이스는 다양한 모습을 어려 시야를 통해 기존의 카탈로그보다 사용자의 접근성을 향상시키고, 미리 정의된 DB에 접근하여 해당 문자에 관한 여러가지 정보를 사용자에게 전달한다. 여러 전달 매체를 이용, 가상현실 및 증강현실 등을 다양한 카탈로그 뿐만 아니라 교육 및 신문 잡지, 광고 등 문자가 등장하는 여러 분야에 활용이 가능하다.
본 논문에서는 Windows Embedded CE의 스트림 인터페이스 드라이버(Stream Interlace Driver)를 개발하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. Windows Embedded CE 디바이스가 부팅되면서 스트림 인터페이스 드라이버는 디바이스 매니저에 의해 메모리로 로프(Load)되고 디바이스가 꺼질 때 메모리로부터 언로드(Unload)된다. 디바인스 드라이버를 변경하여 다시 적용한 후 결과를 확인하고자 할 때 OS 바이너리 이미지를 새로 생성한 후 이미지를 다시 다운로드 하거나 드라이버를 플랫폼 빌더에서 등록한 후 해당 디바이스를 재 부팅하고 Kernel Interlace Layer(KITL)를 사용하여 그 결과를 확인할 수 있다. OS 바이너리를 새로 만드는 경우 이미지 생성과 다운로드 시간이 많이 소요되고, KITL를 사용하는 경우 매번 부팅 하는 과정을 반복해야 하기 때문에 시간이 더 소요된다. 본 논문에서는 데스크탑에서 Remote API를 이용하고 Stream Device Driver를 디바이스에 전달한 후 그것을 Remote API를 사용하여 로드하고 언로드하는 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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