라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 상태변수에 시변 지연시간이 있는 선형 이산 구간 시스템의 안정조건을 고려한다. 고려한 시스템은 시스템 행렬과 지연 상태변수에 대한 시스템 행렬이 구간 행렬로 표현되며, 지연시간도 구간에 대하여 시변인 특성을 갖는다. 제안된 안정조건은 리아프노프 안정 이론에 의하여 유도되며 매우 간단한 부등식의 형태로 표현된다. 기존의 시불변 구간행렬의 안정성 문제를 시변 지연 시간을 갖는 시스템으로 확장한 것이다. 더불어, 새로운 안정조건은 시불변 경우에 대하여 연구된 기존 결과를 포함할 수 있으며, 구간 시변 지연 시간과 시스템의 안정성과의 연관관계를 나타내는 것이다. 제안된 조건은 구간시스템에 대한 교란 변수의 크기를 구하는 문제에도 응용될 수 있다. 수치예제를 통하여 새로운 안정조건의 효용성을 확인할 수 있으며, 기존에 발표된 결과들과의 비교도 이루어진다.
자동차 수동변속기 내 래틀과 같은 회전체 진동은 엔진 연소폭발 주기와 연동하여 발생한다. 이러한 충격형 진동 특성은 선형 시간 불변 분석법을 적용하여 살펴볼 수 있다. 기어의 동적 특성을 이해하기 위해, 특정 형태의 앞 바퀴 굴림 방식 수동 변속기에 대한 연구를 수행하였다. 첫째, 동특성 고유값과 주파수 응답함수를 기반으로 자유도를 줄이는 방법을 제시하였는데, 이는 행렬의 크기를 줄이는 효과적인 역할을 한다. 둘째, 단일 질량 플라이휠과 이중 질량 플라이휠의 동적 특성을 비교하였다. 모빌리티 분석을 기반으로 한 이중 질량 플라이휠의 효과를 검토하였는데, 이로부터 진동에 의해 가진되는 충격을 회피하기 위한 기본 개념을 이해 할 수 있다. 마지막으로, 두 단계 클러치 댐퍼로부터 유효 강성 값을 도출하여 선형 불변형 시스템 모델을 연구하였다. 두 단계의 서로 다른 클러치 강성조합을 이용하여 클러치 댐퍼의 동적특성에 대한 관계를 예측할 수 있다.
LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.
오늘날 촬영 상황을 조절할 수 있는 환경, 즉 고정된 촬영각이나 일관된 조도 조건에서는 얼굴인식 기술 수준은 신뢰할 수 있을 정도로 높다. 그러나 복잡한 현실에서의 얼굴 인식은 여전히 어려운 과제이다. SIFT 알고리즘은 촬영각의 변화가 미미할 때에 한하여, 크기와 회전 변화에 무관하게 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 다양하게 촬영각이 변하는 환경에서도 얼굴 인식을 할 수 있는 어파인 불변 지역 서술자를 탐지하는 ASIFT(Affine SIFT)라는 알고리즘을 적용하였다. SIFT 알고리즘을 확장하여 만든 ASIFT 알고리즘은 촬영각 변화에 취약한 단점을 극복하였다. 제안하는 방법에서 ASIFT 알고리즘은 표본 이미지에, SIFT 알고리즘은 검증 이미지에 적용하였다. ASIFT 방법은 어파인 변환을 사용하여 다양한 시각에 따른 영상을 생성할 수 있기 때문에 ASIFT 알고리즘은 저장 영상과 실험 영상의 시각 차이에 따른 문제를 해결할 수 있었다. 실험결과 FERET 데이터를 사용했을 때 제안한 방법은 촬영각의 변화가 큰 경우에 기존의 시프트 알고리즘보다도 높은 인식률을 보여주었다.
시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.
홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.
영상에 회전이나 크기 변형이 가해지면 영상을 구성하는 점들의 좌표값들이 변경되어 형태 기술 및 인식이 어렵게 된다. 그러나 영상을 구성하는 점들 간의 위치관계나 무게중심과의 위치 관계는 변하지 않는다. 따라서 x-y 좌표계로 기술되는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 불변하는 새로운 좌표계로 사상할 수 있다면, 형태 기술 및 인식의 문제는 보다 수월해진다. 본 논문에서는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 무관한 새로운 특징 공간으로 사상하여 형태를 기술하는 방법을 제안한다. 특징 공간을 나타내는 새로운 좌표계는 무게중심으로부터의 상대거리와 윤곽선 세그먼트 곡률을 두 축으로 하는 직교 좌표계이다. 상대거리는 윤곽선 상의 임의의 한 점이 무게중심에서 얼마나 멀리 벗어나 있는지를 나타내는 값이고, 윤곽선 세그먼트 곡률은 세그먼트의 굴곡도를 나타내는 값이다. 특징 공간에 사상된 점들의 형태 기술은 메쉬 특징을 통해 이루어진다. 실험을 통해 제안된 형태 기술 방법이 회전 및 크기 변형에 강건함을 확인하였다.
The purpose of this study is to develop a practical image inspection system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from $30^{\circ}$ to $45^{\circ}$ simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspection system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automation when the image inspection system developed from this research is applied to the productive field.
본 논문에서는 차량의 헤드라이트 영상에 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 적용하여 획득한 특징점을 이용하여 차량의 모델을 인식하는 차종 인식 방법을 제안한다. 보다 정확도 높은 차종 인식을 구현하기 위해서 특징점들의 분포로부터 동질성(homogeneity)을 계산하여 인식 정확성의 척도로 두었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 국내 54종의 차량 영상으로부터 촬영된 400장의 실험 영상을 이용해 실험한 결과, 제안한 방법은 90%의 인식률과 16.45의 평균 동질성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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