현재까지 스테레오 시각 분야에서 사용된 카메라 구조는 대부분 두 광축이 평행한 시각 모델이였으나, 본 논문에서는 인간시각체계에 기반한 교차시각 스테레오 카메라 모델을 사용한다. 교차시각에서 획득한 스테레오 영상을 고정점에 대해서 4개의 영역으로 구분한다. 이러한 사분면 형태의 영역 분할 근거를 인간시각체계에서 살펴보고, 타당성을 기하학적으로 입증할 것이다. 그리고 분할된 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 합성 영상 조각들을 형성한 후, 수정된 켑스트럼 작용과 피크 검출 알고리즘을 수행하여, 수평 및 수직 변위를 추출한다. 측정된 변위 벡터와 교차시각 스테레오 카메라 모델의 변수로부터 합성영상의 3차원 정보를 계산한다. 여러 스테레오 영상에 대해서 제안 방법의 결과가 인간시각체계처럼 고정점 부근에서 정확함을 보여주었다.
인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.
컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.
인간시각체계에서 단순세포의 수용영역에 대한 수학적인 모델 연구가 정신물리학, 생리학, 신경과학 측면에서 발전되어 왔다. 여러 분야에서 사용되는 모델은 Gabor 복소함수, Gaussian 미분, Hermite 함수를 포함하며, 영상처리와 컴퓨터 시각 분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 불확실성원리에 기초하여 고려된 함수들의 결합유효폭을 계산하고, 인간시각필터와 일치되는 중심주파수와 각 함수의 변수들을 결정하고, 결과적인 대역폭을 분석한다. 더욱이 함수들의 위치와 주파수 영역의 특성을 파악하여 정신물리학적으로 획득한 실험적인 데이터와의 관련성을 검토한다.
인간이 문자를 어떻게 인식하는가에 관한 많은 연구 결과는 인지 과학자들과 심리학자들에게 의해서 주도되어 왔다. 이에 따라 본 논문은 인간의 시각 체계에 대한 인지적 연구 이론 및 원리를 요약하고 오프라인 한글 문자 인식을 위한 인지적 모델의 필요성을 설명한다. 여러 실험 결과와 주의 이론, 체제성 원리 및 맥락 효과를 도입한 새로운 모델을 개발하고 한글의 구조적 특성을 고려한 구현 모델로 제시한다.
시각암호는 비밀화상을 share라 불리는 암호화된 형태로 분산하는 방법으로서n명의 참여자로 이루어진 잡합 p에 대하여, 각 참여자는 share로 구성된 슬라이드(transparency)를 한장씩 부여받는다. 참여자들의 인가된 부분집합은 슬라이드를 중첩시켜 시각적으로 비밀정보를 복원할 수 있지만, 다른 부분집합은 비밀 정보를 복원 할 수 없다. 이 방법은 비밀정보를 복원라기 위하여 인간의 시각 체계를 이용하므로 컴퓨터를 사용한 복잡한 연산이 필요 없는 이점이 있는 반면에 복원화상의 휘도가 손실되는 단점이 있다. 이논문에서는 참여자의 계층화를 고려한 (2, n) VCS(Visual Cryptography Scheme)를 구성하기 위한 새로운 모델을 제안하고 계층적 접근구조에 의해 휘도를 개선하는 방법을 보인다. 제안하는 방법의 효율을 평가하기 위하여 (2, n) VC로 재구성되는 화상의 휘도를 분석한다. 또한 그 응용으로서 한 장의 슬라이드로 사용자와 시스템 사이에 상호식별이 가능한 메카니즘을 제시한다.
이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.
경제성장과 더불어 환경에 대한 일반인들의 관심이 증가되어 기존의 환경기준 대상 오염물질 위주의 대기질 평가 외에 소음이나 악취 등의 감각공해에 대한 체계적인 연구가 필요하게 되었다. 악취에 의한 오염은 인간이 오감을 통해서 느끼는 정신적 피해의 하나로 청각을 통한 소음문제, 미각을 통한 음용수문제, 시각을 통한 경관의 문제 등과 같은 감각공해 중 대표적인 오염현상으로 생활환경의 쾌적성과 밀접한 관계를 갖고 있다. (중략)
본 논문에서는 밝은 영역에서 K(Black) 대신에 C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow)를 공간적으로 흩어서 출력하는 새로운 방법을 제안하였다. 어두운 영역에서 검은 점의 겹침은 밝기값을 감소시키며 밝은 영역에서의 검은 점은 인간 시각 체계에 민감하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 하나의 마스크로 CMY를 동시에 사용하는 새로운 방법이 제안되었으며, CMY 점이 검은 점 대신에 밝은 영역에서 공간적으로 흩어서 출력된다. 그리고 어두운 영역의 그레이 값을 고려하기 위해서 톤 곡선 연결을 하였다. 기존의 방법에서 BNM(Blue Noise Mask)는 높은 낟알 특성(granularity)과 밝기값 범위가 좁은데 반하여, 제안한 방법은 낮은 낟알 특성과 넓은 밝기 범위와 높은 대비도를 가진다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 공간적으로 다른 리치에 세 배에 해당하는 점을 사용하기 때문이다. 따라서 제안한 방법은 더 많은 공간적인 정보를 표현하고 기존의 BNM 방법과 비교하여 더욱 원 영상과 유사하게 표현할 수 있다.
최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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