본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면 과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다. 시스템의 실험에는 온/습도 센서와 조도센서로 구성되어 있는 H-MOTE2420 센서를 이용하였다. 본 논문에서는 현대인들에게 규칙적이고 안락한 수면을 유도하기 위하여 최적의 수면 환경을 제공함으로써 수면의 질을 높일 수 있도록 한다.
본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.
프레임율 상향 변환은 프레임 사이의 시간적 연속성을 고려하여 객체의 움직임을 예측, 이 정보를 토대로 가상의 프레임을 생성하는 기술이다. 프레임율 상향 변환은 양쪽 프레임의 평균값을 취하는 블렌딩 기반의 보간 방법을 사용하기 때문에 오추정된 모션 벡터는 품질이 낮은 보간 프레임들을 생성한다. 따라서, 전처리 혹은 후처리를 통해 품질을 높일 수 있게 하기 위해서, 품질이 낮은 보간 프레임들의 특성을 분석하여야 한다. 본 논문에서는 이런 특성을 파악하기 위해서 밝기값 히스토그램과 모션벡터의 상관성을 분석하였고, 이 피쳐들이 품질이 낮은 보간 프레임을 판단하는 근거가 될 수 있음을 밝기값 히스토그램의 카이제곱 검정방법과 모션 벡터의 공분산 차이의 절대값에 대한 실험 및 분석을 통해 파악하였다.
본 논문에서는 우선 $X^2$ 히스토그램과 컬러 히스토그램을 합성한 방법과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산한다. 다음으로 거리에 대한 클러스터링과 k-mean 군집화를 이용하여 클러스터의 대표 프레임을 결정한다. 마지막으로 우도비를 이용하여 그룹의 대표 프레임을 결정한다. 제안한 방법은 차이값 계산, 클리스터링과 군집화, 대표 프레임 추출의 3단계 과정을 수행하므로 다른 방법보다 검출이 뛰어나다는 것을 실험을 통해 알 수 있다.
색상 히스토그램은 영상의 색상 특징을 표현하기 위한 특징 벡터로 빈번히 사용되지만, 고차원의 특징 벡터를 생성하므로 효율성의 면에서 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 주어진 차량 영상의 색상 히스토그램에 PCA (principal components analysis) 기법을 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소시키는 방법을 제안한다. 차원이 축소된 특징 벡터들에 대해서는 SVM (support vector machine) 기법을 적용하여 차량 색상을 인식하기 위해 사용한다. 특징 벡터의 차원을 1/32로 축소한 결과, 차원이 축소되기 이전의 특징 벡터와 비교하여 약 1.42%의 미소한 차이로 색상 인식 성공률이 감소하였다. 또한, 색상 인식의 수행 시간은 1/31로 단축됨으로써 효율적으로 색상 인식을 수행할 수 있었다.
위변조되지 않은 고신뢰성의 영상이 요구되는 서비스에서 무결성을 인증하기위하여 가역 워터마킹 기법이 유용하게 적용될 수 있다. 콘텐츠의 인증을 위한 기존의 연구들은 워터마크의 제거후에 원본 복원이 불가능한 것이 많다. 가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후, 이를 아무런 손상없이 원본 상태로 복원할 수 있는 메시지 은닉 수단으로서 높은 품질과 높은 삽입용량이 요구되는 분야에서 다양하게 이용되어질 수 있다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램 기반의 가역 워터마킹을 이용하여 영상의 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상의 각 블록에 대하여 DCT 계수에 기반하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 영상 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 이와 같은 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석한 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상의 높은 인증률을 얻을 수 있었다.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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