본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문은 간의 비침습성 점액성 낭성종양의 자동화된 진단을 위한 정량적인 형태학적 추출방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안된 형태학적 추출방법은 간의 비침습성 점액성 낭성종양 진단을 위한 병리적인 특징들에 기반을 둔 상피세포 형태학적 특징(원주형과 입방형)과 악성 직전에 나타나는 배상세포 출연을 판단하는 특징, 그리고 주변상피 조직에서 나타나는 기질 여부를 조사하기 위한 핵-비율의 측정방법을 소개한다.
본 논문에서는 형태학적 처리 방법과 8 방향 윤곽선 추적을 이용하여 손금을 추출하는 방법을 제안한다. YCbCr컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
수문순환과정의 해석을 위한 기본 자료로써 하천유역의 형태학적 요인들은 그 형태에 따라 다양할 뿐 아니라 광범위하여 인간의 접근이 곤란하다. 이러한 하천유역의 기하형태학적 특성을 정량화하기 위해서는 많은 시간, 경비 및 인력을 필요로 한다. 최근 컴퓨터 주변기기 및 소프트웨어의 개발로 수자원 분야에서 GIS를 이용, 유역과 유추분석을 위한 응용연구를 시작으로 수질 및 물분배 등과 같은 문제에 적용하기 시작하였으며 여기서 추출된 자료를 이용하여 수자원의 많은 공가적 분석이 시도되었다. 따라서 본 연구에서는 지형정보시스템을 이용하여 평창강 유역을 대상으로 1:250,000의 지형도를 scanning하여 vectorizing함으로서 DEM(digital elevation model)자료를 생성하였고 이를 사용하여 지형도를 이용한 유역경계를 추출하였다. 또한 추출된 자료로부터 지표유출량을 산정하기 위한 수문학적 유역특성인자들을 정량화하여 기존 자료들과 비교 검토하였다. 여기서 얻은 결과를 토대로, 수자원의 운용 및 관리를 위한 정확하고 신속한 하천유역의 기하형태학적 자료를 수문정보로 사용함으로써 지형정보시스템을 이용한 하천유역의 공간정보 즉, 수문 및 지형학적 인자의 추출과정을 자동화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
지난 10년 동안 기계학습을 통해 자연어 처리 분야에서 많은 발전이 있었다. Machine translation, question answering과 같은 문제는 사용 가능한 데이터가 많은 언어에서 높은 정확도 성능 결과를 보여준다. 그러나 low-resource 언어에선 동일한 수준의 성능에 도달할 수 없다. 카자흐어는 형태학적 분석을 위해 구축된 대용량 데이터셋이 없으므로 low-resource 환경이다. 카자흐어는 단일 어근으로 수백 개의 단어 형태를 생성할 수 있는 교착어이다. 그래서 카자흐어 문장의 형태학적 분석은 카자흐어 문장의 의미를 이해하는 기본적인 단계이다. 기존에 존재하는 카자흐어 데이터셋은 구체적인 형태학적 분석의 부재로 모델이 충분한 학습이 이루어지지 못하기 때문에 본 논문에서 새로운 데이터셋을 제안한다. 본 논문은 low-resource 환경에서 높은 정확도를 달성할 수 있는 신경망 모델 기반의 카자흐어 형태학 분석기를 제안한다.
복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 Multiple 연산을 적용한 후, 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀들에 대해 퍼지 기법에 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 피부층과 외복사근 사이에 존재하는 피하지방을 추출하기 위해 Thick-Search 방법을 적용하여 피부층과 외복사근을 추출한 후, 피부층과 외복사근의 사이에 Up-Down Search 방법을 적용하여 피하지방층을 추출한다. 피하지방층이 추출된 영상에서 근막의 형태학적 정보를 이용하여 근막을 추출한다. 추출된 근막 사이에 대해 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 정보를 이용하여 최종적인 근육 층을 추출한다. 추출된 근육의 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용하여 근막 및 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확하게 추출되었고, 근육의 두께 측정 결과도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.
본 연구는 영상분석에서 이진 영상의 잡음제거 및 에지 검출을 위한 연구로 임펄스 잡음이 존재하는 영상의 잡음 제거는 임펄스가 크거나 잡음 에너지가 상대적으로 작을 때는 기존의 메디언 필터를 이용하여 잡음을 제거하지만 임펄스 잡음과 같지 않는 잡음이 존재하는 경우에는 본 연구에서 제안한 형태학적인 연산을 적용하여 잡음을 제거하고, 에지를 검출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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