본 논문에서는 동영상으로부터 에지 정보와 형판 변형을 통해 얼굴의 추출하고 그 특징을 기반으로 하는 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 추적기법은 추출된 특징에 기반을 추적 지법으로 초기에 모자익 영상을 이용하여 얼굴 부분을 찾고 찾아진 얼굴 부분에 에지 연산자를 적용하여 에지를 추출한다. 에지 영상이 얻어지면 에지 영상에서 영역의 크기와 모양, 그리고 관계 검증을 통해 대략적인 눈 영역을 추출한다. 눈 영역이 찾아지면 이를 바탕으로 입 영역에 대한 후보 영역에 대하여 이진화를 수행하고 히스토그램 프로젝션을 통해 대략적인 입 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역과 입 영역에 각각의 형판을 사용해 형판 변형을 하고 초기 매개변수를 추출한다. 추출된 매개변수는 다음 프레임에서 형판의 초기 값으로 사용된다. 그리고 나서 형판에 대하여 변형(deformation) 과정을 수행한다. 이 과정을 반복함으로써 추적 과정을 수행한다.
대부분의 공문서들이 주민등록증에 기입된 정보들을 반복적으로 기입하도록 요구하는 경우가 많다. 자동으로 주민 정보들을 기입하기 위해서 기계적으로 해독 가능한 정보로는 현재 주민등록증의 이미지만이 가능하다. 본 연구에서는 주민등록증을 스캐닝해서 얻은 이미지에서 주민번호를 추출하여, 개인신용정보의 조회나 반복적인 서류 작성에 개인정보들이 자동으로 기입되는 시스템을 개발하였다. 주민증의 이미지에는 사진과 위조 방지 문양, 그리고 성명, 주소, 주민번호 등의 문자 정보들이 들어있는데, 이 중에서 주민번호 숫자만 추출하였다. 이렇게 인식된 주민번호를 이용해서, 전산화가 되어 있는 주민 정보와의 대조를 할 수 있게 하였고, 개인 정보들을 XML로 정리하여 각종 문서 양식에 자동으로 기입될 수 있도록 하였다. 위조방지문양과 스캐너의 잡음 등에 기인한 왜곡을 해소하기 위해, 히스토그램 기법을 이용하여 숫자영역을 분리하고, 이진화한 다음, 특징점(끝점, 교차점, 분기점)의 정보와 ART1를 사용하여 숫자들을 분류하였다.
본 연구의 목적은 눈 폐쇄 상태 검출 알고리즘을 개발하고, 그것을 바탕으로 모바일 환경의 졸음운전 감지 시스템을 구현하는 것이다. 개발한 알고리즘은 검출된 눈 영역의 이미지를 히스토그램 분석을 통해 실험적으로 얻은 문턱 값으로 이진화 시킨 후 운전자 눈의 폐쇄 상태를 판단한다. 구현한 시스템은 얼굴과 눈 검출이 완료된 상태에서 검출된 눈이 폐쇄 상태인지를 판단한다. 폐쇄 상태인 경우 이상태가 지속되면 시스템은 운전자가 졸음운전 상태임을 감지하고 경고해준다. 자원이 제한된 모바일의 특성상 이미지 처리의 정확성뿐만 아니라 처리속도의 효율성도 중요한데 이 특성에 맞는 알고리즘을 개발하였고, 이를 바탕으로 졸음운전 감지 시스템 구현에 성공하였다.
본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.
본 논문에서는 SOM과 개선된 ART-1을 이용하여 악보를 인식하는 방법을 제안한다. 악보 인식을 위해 스캔된 악보 이미지를 호프 변환, Otsu's 이진화를 원본 이미지에 적용하고, 히스토그램 분석을 통해 구분된 작은악절에서 오선을 제거하여 악보의 음표 성분을 추출할 수 있는 이미지 전처리 단계를 수행한다. 오선이 제거된 작은악절은 레이블링을 이용하여 음표 성분을 분리한다. 추출된 음표들은 SOM 알고리즘을 적용하여 일정한 크기로 정규화하고, 정규화된 음표 정보들을 개선된 ART-I 알고리즘을 적용하여 학습과 인식한다. 제안된 방법을 적용하여 음표 인식 실험을 한 결과, 제안된 방법이 음표 인식에 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
NUI는 마우스, 키보드 등의 HID장치를 사용하지 않고 사용자의 신체를 사용하여 장치를 제어하는 모션 인터페이스이다. 본 논문에서는 소형 임베디드보드 라즈베리파이와 라즈베리파이에 연결된 파이카메라를 통해 영상인식과 컴퓨터 비전을 위하여 최적화된 알고리즘을 제공하는 OpenCV를 이용하여 손의 제스처를 인식하여 기존 HID장비와 비교하여 더욱 인간 친화적이며 직관적인 NUI장치 인터페이스를 구현하고자 한다.
본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.
본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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