영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
본 논문에서는 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석한다. 개인의 신분을 확인하는 시스템의 단점을 보완하기 위하여 최근 생체인식 기술이 활발하게 연구되어오고 있으며, 그 중에서도 얼굴인식은 직관적인 이해가 가능하기 때문에 컴퓨터 비전과 패턴인식 분야에서 폭 넓게 연구되고 있다. 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지의 중요한 변화를 효율적으로 표현하는 특징 공간으로 투영시키면서 이루어진다. 여기서 특징 공간에 투영된 얼굴 이미지의 특징을 고유얼굴이라 한다. 개개의 얼굴 이미지는 고유얼굴의 가중함으로 근사화 되므로, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법의 성능을 검증하기 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 실제 적용 가능성에 대한 실험을 수행하고 결과를 분석한다.
컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
IT 기술의 발달로 유해 멀티미디어가 무분별하게 유포되고 있다. 또한 선정적, 폭력적 유해 콘텐츠는 청소년에게 약 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 선정성, 폭력성이 드러나는 영상 콘텐츠 차단을 위한 다중 기법을 제안한다. 다중 기법 내에는 선정성, 폭력성을 검출하는 두 가지 모듈이 있다. 선정성 검출 모듈 내에는 성인 점수와 외설점수를 기반으로 선정성을 검출하는 모델이 있다. 폭력성 검출을 위한 모듈 내에는 RGB 영역을 이용한 피 검출 모델과 폭력적인 움직임은 방향과 크기 변화가 크다는 것에 착안한 움직임 추출 모델 두 가지가 있다. 이와 같은 총 세가지 모델의 검출 결과에 따라 해당 콘텐츠의 유해 여부를 판단한다. 본 논문의 유해 콘텐츠 차단 다중 기법은 무분별하게 유포되는 선정적, 폭력적 유해 콘텐츠를 차단한다.
본 논문에서는 수중 구조물 표면에 부착되어 기생하는 해양생물의 개체 수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 방법은 수중에서 촬영한 영상을 이용하여 영역 극대를 계산하여 해양 부착생물의 개체 수를 예측하는 것이다. 이를 위해 영역 극대와 해양 부착생물 개체 수와의 상관관계에 대하여 분석한다. 분석 결과 영상 내 영역 극대의 개수와 해양 부착생물의 개체 수 사이에 상당한 상관관계가 존재하는 것을 밝혀냈다. 이와 같은 분석 결과를 이용하여 수중에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과 영상의 영역 극대 수치가 높을수록 영상 내 해양 부착생물의 개체 수가 많다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 수중 영상을 대상으로 하는 컴퓨터 비전에서 중요한 기반기술로 사용될 수 있을 것이다.
최근 자연스러운 인터페이스 하드웨어의 증가와 더불어 사용자의 자세를 인식하는 콘텐츠 산업이 부상하고 있다. 컴퓨터 비전 기술은 고가 하드웨어 장치의 대안으로 콘텐츠 산업의 발전에 효율적이다. 본 논문에서는 생방송으로 진행되는 시청자 참여형 양방향 TV 프로그램에 적합한 시청자의 포스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검출된 얼굴 위치에서 획득한 사용자 얼굴색과 모션맵을 사용하여 사용자의 손 위치를 안정적으로 검출하고, 위치 관계 분석을 통해 포스처를 인식한다. 제안하는 방법은 복잡한 배경에서도 생방송 양방향 TV 프로그램에서 사용되는 세 가지 자세를 인식하는데 90%의 인식 성능이 나타나는 것을 실험을 통해 확인하였다.
교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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