본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
최근 디지털 항공영상 센서는 다양한 국가 공간정보기반구축에 큰 역할을 하고 있다. 하지만 고정밀의 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해서는 취득된 디지털영상에 대한 적절한 품질 평가 작업이 선행되어야 한다. 따라서 현재 관련분야의 연구가 국내외적으로 크게 주목을 받고 있다. 디지털카메라의 성능을 테스트하기 위한 영상해상력 검증용 테스트필드가 유럽과 미국 등에서 이미 설치 및 활용되고 있다. 이러한 테스트필드에는 카메라의 기하학적 성능분석을 위한 대공표지를 비롯하여 공간해상력 및 방사해상력 분석을 위한 다양한 형태의 타겟 역시 설치되어 있다. 본 연구에서는DMC 카메라의 공간해상력을 검증하기 위하여 영상에서 인식 가능한 크기의 바 타겟(bar target)을 제작 설치 후 항공촬영을 수행하였다. 연구에 사용된 DMC 영상의 이론적인 지상표본거리(GSD ; Ground Sample Distance)는 12cm 급으로, 촬영 비행방향과 비행방향의 직각방향에 대하여 보조영상과 집성영상에 대하여 각각 실제 해상력을 분석하였다. 연구결과 이론적인 해상력과 영상의 실제 해상력간의 차이는 약 0.6cm로 나타났으며, 블록의 가장자리에 위치한 영상에서 최대 1.5cm 정도로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2124-2148
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2017
Accurate facial expression recognition (FER) requires reliable signal filtering and the effective feature extraction. Considering these requirements, this paper presents a novel approach for FER which is robust to noise. The main contributions of this work are: First, to preserve texture details in facial expression images and remove image noise, we improved the anisotropic diffusion filter by adjusting the diffusion coefficient according to two factors, namely, the gray value difference between the object and the background and the gradient magnitude of object. The improved filter can effectively distinguish facial muscle deformation and facial noise in face images. Second, to further improve robustness, we propose a new feature descriptor based on a combination of the Histogram of Oriented Gradients with the Canny operator (Canny-HOG) which can represent the precise deformation of eyes, eyebrows and lips for FER. Third, Canny-HOG's block and cell sizes are adjusted to reduce feature dimensionality and make the classifier less prone to overfitting. Our method was tested on images from the JAFFE and CK databases. Experimental results in L-O-Sam-O and L-O-Sub-O modes demonstrated the effectiveness of the proposed method. Meanwhile, the recognition rate of this method is not significantly affected in the presence of Gaussian noise and salt-and-pepper noise conditions.
목 적 : 본 연구는 위상 기반 방식으로 배열 된 사차원 전산화 단층 촬영 영상(4DCT, 4-dimensional computed tomography)를 이용하여 진폭 기반 방식으로의 재구성 하였을 때의 위상 차이를 분석하였다. 대상 및 방법 : 2015년 02월부터 03월 까지 호흡동조 방사선 치료를 받은 간암 환자 10명의 사차원 전산화 단층 촬영 영상을 대상으로 분석 하였다. RPM respiratory gating (RPM 1.7.5, Varian, USA)장치를 이용하여 위상 기반 배열 방식의 호흡주기별 영상을 획득 하였으며, 획득된 호흡 주기별 영상은 치료계획시스템(Pinnacle 9.2, Philips, USA)을 이용하여 호흡주기별 복부의 움직임 값을 측정하였다. 최대 호기(50%)와 최대 흡기(0%)에서의 복부 움직임을 진폭으로 하여 10개 위상의 진폭 기반 호흡위상을 재구성하고, 이를 위상 기반 사차원영상촬영영상의 호흡 위상과 비교하였다. 결 과 : 위상 기반 및 진폭 기반 사차원단층촬영영상으로 재구성한 영상에서의 위상 차이는 최대 30% 호흡위상에서 확인할 수 있었으며, 30% 호흡 위상에서 평균 0.13 cm (최대 0.24 cm)의 위치 차이를 확인할 수 있었고, 동일 측정 점 위치가 가지는 위상차는 30% 위상에서 평균 8.7%(최대 16.5%)의 위상차를 확인하였다. 전체 호흡 구간에서 평균 위치 차이는 0.4 cm, 평균 위상 차이는 13.0% 임을 확인하였다. 결 론 : 본 연구 결과는 위상 기반 방식으로 배열된 4DCT 영상을 진폭 기반 방식으로의 변환하였을 때 계산 값과 실측값을 분석한 결과 최대 16.5% 의 위상차가 발생함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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