최근의 기술발달은 개인용 컴퓨터를 이용하여 실시간 영상처리 및 특수효과 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인용 컴퓨터를 이용하여 제작하고 시연한 실시간 인터렉티브 비디오 시스템을 기술하고 분석한다. 본 작품의 동기는 해변에서 파도가 부서지는 시각적 모습으로 부터 파도소리를 대체하는 사운드를 생성하고 자연과 하나가 되어가는 경험을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 해변의 모습을 촬영한 실사 영상을 컴퓨터 비젼 기법인 옵티컬 프로우(Optical Flow)에 의하여 처리함으로써 프레임간의 변화에 대한 정보를 얻어 이를 카메라에서 실시간으로 캡쳐 받은 관객의 실루엣 이미지와 마스킹(masking)에 의하여 결합하고 그 결과를 프로젝터를 통하여 보여준다. 결과 이미지의 특성을 반영하여 미디 피아노 사운드가 함께 생성된다. 이는 하나의 인터렉티브 비디오 작품으로써 의도된 개념을 반영하여 상호작용 공간을 창출한다.
본 논문에서는 JPEG 압축 영역에서의 리버서블 워터마킹 기법을 제안한다. 리버서블 워터마킹은 원본을 손상시키는 기존의 워터마킹과 달리 원본을 보존하는 방법이기 때문에 인증용으로 효율적이다. 인터넷상의 대부분 영상들은 저장 공간을 줄이고 통신효율을 높이기 위해서 JPEG과 같은 압축영상을 많이 사용하므로 JPEG 영상에 리버서블 워터마킹을 연구할 필요성이 있다. 본 논문에서는 무손실 압축을 이용하여 워터마크를 삽입하고 워터마크를 추출할 때 원 영상을 복원한다. $256{\times}256$ 표준영상들에 대해 실험한 결과 QF(Quality Factor)가 75일 매 JPEG 영상과 워터마크가 삽입된 JPEG 영상의 PSNR(peak signal to noise rate)은 $38{\sim}42dB$이였고 워터마크 삽입 량은 $2500{\sim}3400bit$이였으며, Lena 영상에서 QF를 $10{\sim}99$까지 조절하여 실험을 진행한 결과 PSNR은 QF에 정비례함을 알 수 있었고, 워터마크 삽입량은 $1600{\sim}2800bit$였다.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 공압출 다층 필름 제조공정에서 수지의 품질에 영향을 주는 외관상의 결함을 검사하는 비젼 시스템을 제안한다. 필름 생산 과정에서는 흑점이나 주름 등을 포함한 다양한 결함이 발생할 수 있는데, 명암이 명확히 구별되는 결함도 있지만 그렇지 않은 결함들은 필름의 특성에 의해 검출 및 분류가 어려운 경우가 많다. 제안된 논문에서는 전체 검사시스템의 소개와 함께 결함의 종류 분류와 검출 및 분류 방법을 제안하는데, 특히 애매한 결함의 구분을 위해 지역적 이진패턴(LBP)에 기반한 텍스쳐 분석 방법을 이용한다. 실험을 통해 제안된 시스템 및 방법이 필름 생산과정의 다양한 결함들을 잘 검출하고 분류하는 것을 알 수 있었다.
최근 전자 및 제어장치의 발달로 자동차에도 많은 전자 장비들을 적용하여 차량의 자동화 및 다양한 상황인식 시스템이 적용되고 있다. 특히, 비젼시스템을 도입하여 무인운전 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나, 일반 차량에 대한 비젼시스템은 아직 고가이며 유선을 통한 영상정보를 전달하므로 차량내의 복잡한 배선으로 인하여 실용화에 더욱 어려움을 격고 있다. 본 논문에서는 차량 내부에 간단하게 설치할 수 있는 저가의 무선통신 영상처리 장치를 통해 전방의 차선과 장애물을 인식하고 장애물이 발견될시 운전자에게 이를 알려주는 알람시스템과 ZigBee무선 통신기반의 적외선, 초음파 센서를 이용하여 차량 외부 상황을 모니터링 하여 주차 시 운전자에게 편의를 줄 수 있는 시스템을 설계 구현하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 효율성을 알아보기 위해 모형자동차에 이를 적용하여 확인해 보았다.
시청자의 개입에 따라 내용이 변하는 영상은 영상산업 및 컴퓨터 그래픽스 분야에서 대중들의 새로운 흥미를 불러일으킨다. 그러나, 그러한 영상을 생성하는 시스템을 만드는 일은 제한된 개수의 영상으로 다양하면서 온전한 영상의 변화를 만들어야 하고, 사용자에게 그 변화를 조정하는 권한을 주어야 하기 때문에 어려운 일이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하는 한 방법으로 개별적인 실사 촬영물을 이용하여 인터랙티브 드라마를 생성하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개별적인 영상 알갱이들을 부드럽게 연결하여, 다양한 줄거리와 완결된 구조를 갖춘 드라마를 생성한다. 또한, 사용자는 생성된 드라마의 내용, 길이, 장르, 등장인물을 원하는 대로 바꿀 수 있다. 이러한 시스템을 만들기 위하여 씬(scene)을 새로운 방법으로 모델링 하였고, 씬들을 적절히 선택하여 연결하기 위한 방법으로 씬 그래프(scene graph)를 제안한다. 최종 영상과 사용자와의 상호 작용을 위해서는 비젼, 모션, 그리고 스케치 기반 인터페이스를 제시한다. 끝으로 설문 조사를 통해 이 시스템의 유용성을 평가한다.
모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network)의 노드(Node)인 모바일 센서 차량(Mobile Sensor Vehicles)들은 특정 지역에 관해 획득한 정보를 서로 교환하고 통합하는 과정을 거쳐 자신의 위치를 파악하게 되는데 이를 지역화(localization)라 한다. 이때 모바일 센서 차량은 탑재된 각종 센서를 이용하여 자신의 위치 정보를 파악한다. 본 연구에서는 데드-레코닝(Dead-Reckoning), 컴퓨터 비전 기법, 그리고 RSSI(Received Signal Strength Identification)를 사용한 모바일 센서 차량(MSV)의 지역화 정밀도를 향상시키는 방안을 제시하고, 각각의 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 정밀한 지역화를 할 수 있는지 살펴본다.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.
두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다
본 논문에서는 optical flow 추정과 그 문제점에 대하여 기술하였다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 regularizaiton기법에 대하여 설명하고 이의 변형에 대하여 기술하였다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 robust 통계학을 이용한 움직임 추정 및 계층적 기법에 대하여 기술하였다. 또한 두 개의 합성 영상에 대하여 optical flow 추정결과를 보였다. Optical flow는 여러 가지 컴퓨터 비젼문제의 기본 정보를 제공함에도 불구하고, 문제 자체가 ill-posed 문제이어서 아직까지도 효과적인 방법이 제안되어 있지 않아 앞으로도 많은 연구가 진행될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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