• 제목/요약/키워드: 칼라 영역 분할

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오류-역전파 신경망 기반의 얼굴 검출 및 포즈 추정 (Back-Propagation Neural Network Based Face Detection and Pose Estimation)

  • 이재훈;전인자;이정훈;이필규
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권6호
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    • pp.853-862
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    • 2002
  • 얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.

특징 분석과 프랙탈 차원을 이용한 객체 기반 영상검색 (A Object-Based Image Retrieval Using Feature Analysis and Fractal Dimension)

  • 이정봉;박장춘
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.173-186
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    • 2004
  • 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.

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전산화단층촬영 칼라영상의 YIQ모델을 가변블록 이용한 프랙탈 영상 부호화 (The YIQ Model of Computed Tomography Color Image Variable Block with Fractal Image Coding)

  • 박재홍;박철우
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.263-270
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    • 2016
  • 본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.

다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적 (The Walkers Tracking Algorithm using Color Informations on Multi-Video Camera)

  • 신창훈;이주신
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.1080-1088
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    • 2004
  • 본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.

서베일런스 네트워크에서 패턴인식 기반의 실시간 객체 추적 알고리즘 (Real-Time Object Tracking Algorithm based on Pattern Classification in Surveillance Networks)

  • 강성관;천상훈
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권2호
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    • pp.183-190
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    • 2016
  • 본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

효율적인 이미지 분할을 위한 RGB 채널 선택 기법 (RGB Channel Selection Technique for Efficient Image Segmentation)

  • 김현종;박영배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권10호
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    • pp.1332-1344
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    • 2004
  • 최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한

성분차 색분할과 검출마스크를 통한 실시간 교통신호등 검출과 인식 (Real time detection and recognition of traffic lights using component subtraction and detection masks)

  • 정준익;노도환
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권2호
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    • pp.65-72
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    • 2006
  • 교통신호등 검출과 인식 시스템은 운전자에게 경고와 보조시스템으로 필요한 장치이다. 본 논문에서는 칼라 비젼시스템을 이용한 주행중 실시간 교통신호등의 검출과 인식법에 대해 제안하고 있다. 제안하는 방법은 크게 네 가지로 구분된다 유사색 환경에서도 신호등 빛 검출이 용이하도록 HSI 색 공간에서 채도와 밝기값의 차를 이용하여 신호등의 빛을 검출하는 신호등 검출, 신호등 외곽검출과 검출된 신호 빛을 바탕으로 교통신호등 외곽 후보영역 설정과 세 검출 결과를 토대로 교통신호등을 인식하는 부분이다. 주행중 영상을 비디오 카메라로 녹화하여 제안하는 방법에 적용하여 결과를 제시하였다. 녹화시 카메라의 줌기능을 이용하여 줌에 의한 입력 영상변화시에도 신호등을 검출 및 인식한 결과를 제시하였다.

위성영상에서 도로 추출을 위한 히스토그램 기반 경계선 추출자 (Histogram-based road border line extractor for road extraction from satellite imagery)

  • 이동훈;김종화;최흥문
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권5호
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    • pp.28-34
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    • 2007
  • 위성 영상에서 도로를 효과적으로 추출하기 위한 히스토그램 기반 도로 경계선 추출자를 제안하였다. 제안한 추출자를 이용해 도로 경계선 양측의 도로와 비도로 영역 각 화소의 방향성 히스토그램 차를 계산하고, 그 에지 강도 맵을 구하여 도로의 경계선을 추출하였다. 그리고 원영상과 분할된 도로 군집 영상의 에지 강도 맵을 계층적으로 구하여 직선 도로와 곡선 도로를 추출한 다음, 도로의 연결성을 기반으로 하여 전체 도로망을 구성하였다. 제안한 추출자는 칼라 유사도를 계산하는 기존 방법과 달리 히스토그램 차를 기반으로 하기 때문에 잡영에 강건하게 도로를 추출할 수 있으며, 도로 경계선의 위치와 도로 폭도 함께 추출할 수 있을 뿐만 아니라 도로군집을 자동식별하기 때문에 다양한 분광특성의 도로들도 쉽게 추출할 수 있다. 제안한 추출자를 이용하여 1m의 공간 해상도를 갖는 IKONOS 위성 영상에 대해 실험하여 잡영에 강건하게 도로가 추출됨을 확인하였고, 직선 도로 뿐만 아니라 곡선도로 추출도 용이함을 확인하였다.

지능형 공간에서 청각장애인의 시선 방향 검출 (Detection of Gaze Direction for the Hearing-impaired in the Intelligent Space)

  • 오영준;홍광진;김종인;정기철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권6호
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    • pp.333-340
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    • 2011
  • 인간-컴퓨터 상호 작용은 인간공학과 정보기술을 융합하여 인간과 컴퓨터와의 상호 작용 기술을 연구하는 학문이고, 그 중에서도 지능형 공간은 정보화 사회에서 소외될 수 있는 장애인에게 더욱 효과적인 사용 환경을 제공할 수 있는 중요한 연구 분야이다. 장애인을 위한 지능형 공간에서의 정보 지원 방법은 장애 유형에 따라 달라지는데, 본 논문은 정보 지원 대상을 청각 장애인으로 한정한다. 청각 장애인에게 직접 접촉을 통해 정보 제공 위치를 인지시키는 방법을 제외하면, 시선이 향하고 있는 곳에 정보를 표시하는 것이 가장 효율적인 정보 제공 방법이기 때문에, 시선 방향 검출 방법은 필수적이다. 우리는 이처럼 청각 장애인에게 실내 생활 지원 서비스를 제공하기 위해 반드시 필요한 시선 방향 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다시점 영상(Multi-view Camera Image) 내에서 검출된 사용자 영역 정보를 이용하여, 시점 별 수평/수직 방향 시선각 후보를 생성하고 후보 간의 크기 비교를 통해 사용자의 시선 방향을 계산한다. 실험 결과에서, 제안된 방법은 높은 시선 방향 검출 성능을 보이며, 장애인을 위한 시나리오를 수행할 수 있는 가능성을 보였다.