본 논문에서는 OLED 디스플레이에서 히스토그램 정합 기법을 통해 인지 화질을 고려한 파워 소모 저감 기법을 제안한다. 기존 방법의 경우 영상의 클리핑 에러를 정확하게 분석할 수 없어 클리핑 에러를 갖는 픽셀들이 집중된 경우 화질 저하가 크게 발생한다. 제안한 방법은 이를 해결하기 위해서 다른 특성을 갖는 여러 영상들에 대한 히스토그램들을 생성하고 각 영상에 대해 인지 화질을 고려한 최적의 클리핑 비율을 계산 및 데이터베이스에 저장한다. 이를 입력 영상에 대한 히스토그램과 정합도를 비교하여 최적의 클리핑 비율을 선택하여 출력 영상의 화질 저하를 막는다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법 대비 평균 PSNR과 SSIM을 각각 최대 15.795 dB, 0.036 향상시킬 수 있었다.
스테레오 정합 방법은 2차원 영상으로부터 깊이정보를 얻는 여러 가지 방법들 중 하나다. 이 방법은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상을 이용해 영상 속 객체 및 배경의 깊이를 예측한다. 이때 물체의 깊이 값은 한 시점의 영상 속 화소들과 다른 시점 영상에 있는 대응점들 사이의 거리 차이인 변위값에 의해 결정된다. 본 논문은 평탄한 영역 속 각 화소의 대응점을 잘 찾기 위해 거리변환을 이용한 새로운 정합비용 함수를 제안한다. 거리변환은 영상 속 각 화소가 경계 영역으로부터 얼만큼 떨어져있는지 계산해준다. 따라서 평탄한 영역에 있는 화소에 거리변환을 적용하면 특정값을 갖는 화소로 변환할 수 있기 때문에 이 영역에서의 대응점 탐색 정확도를 높일 수 있다. 또한, 정합비용을 계산하는 과정에서 1차원 배열을 이용해 영상의 영역별 특성에 따라 정합 방법이 적응적으로 적용되도록 한다. 최적의 대응점을 찾기 위한 정합비용들의 종합 과정에는 교차 계층 구조를 이용한 종합 방법이 사용된다. 그 결과, 평탄한 영역을 포함한 모든 영역에서 기존의 방법보다 더 정확한 변위값을 얻었다.
The success of iris recognition depends mainly on two factors: image acquisition and an iris recognition algorithm. In this study, we present a system that considers both factors and focuses on the latter. The proposed algorithm aims to find out the most efficient wavelet family and its coefficients for encoding the iris template of the experiment samples. The algorithm implemented in software performs segmentation, normalization, feature encoding, data storage, and matching. By using the Haar and Biorthogonal wavelet families at various levels feature encoding is performed by decomposing the normalized iris image. The vertical coefficient is encoded into the iris template and is stored in the database. The performance of the system is evaluated by using the number of degrees of freedom, False Reject Rate (FRR), False Accept Rate (FAR), and Equal Error Rate (EER) and the metrics show that the proposed algorithm can be employed for an iris recognition system.
Normally, in data transmission, extra parity bits are added to the input message which were derived from its input and a pre-defined algorithm. The same algorithm is used by the receiver to check the consistency of the delivered information, to determine if it is corrupted or not. It recovers and compares the received information, to provide matching and correcting the corrupted transmitted bits if there is any. This paper aims the following objectives: to use an alternative error detection-correction method, to lessens both the fixed number of the required redundancy bits 'r' in cyclic redundancy checking (CRC) because of the required polynomial generator and the overhead of interspersing the r in Hamming code. The experimental results were synthesized using Xilinx Virtex-5 FPGA and showed a significant increase in both the transmission rate and detection of random errors. Moreover, this proposal can be a better option for detecting and correcting errors.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.
특징점 기반(Minutiae-based) 지문 인식 시스템은 지문에 포함된 융선들의 구조 정보를 완벽하게 표현할 수 없는 특징점 정보를 활용한다. 더욱이, 동일한 지문이라 하더라도 일정하지 않게 추출되는 특징점은 정합과정에서 여러 가지 기법들을 요구하게 된다. 이와 같이 정량적으로 표현되지 않는 특징점 기반 방법의 대안으로 여러 방향을 갖는 가보 필터(Gabor filter)를 이용해 영역별 특징 값들을 추출하는 필터뱅크 기반(Filterbank-based) 지문 인식방법이 제안되었다(1). 그러나 필터뱅크 기반 방법은 다른 손가락에서 얻은 지문이지만 같은 종류일 경우 유사한 특징 벡터를 추출한다는 점과 지문 입력시의 회전오차를 고려하기 위한 오버헤드를 갖는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징 벡터를 추출할 때, 특징점이 존재하는 영역에 대해 가중치를 부여하여 특징벡터를 구성하는 방법을 제안하였다. 또한 코어 주변의 지역적인 방향들의 평균치를 이용해 지문 정렬을 수행하는 새로운 지문정렬 방법을 제한하였다. 두 가지 방법은 각각 시스템의 성능향상과 속도를 증가시키는 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 0.967%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 0.524%의 FRR(False Reject Rate)을 보여, 기존 방법에 비해 1.28배 이상의 속도 향상과 ERR(Equal error Rate)에서 약 5%의 성능 향상을 보였다.
The objective of this paper is to develop an algorithm for a real-time automatic fingerprint recognition system. The algorithm employs the Fast Fourier Transform (FFT) in determining the directions of ridges in fingerprint images, and utilizes statistical information in recognizing the fingerprints. The information used in fingerprint recognition is based on the dircetions along ridge curves and characteristic points such as core points and delta points. In order to find ridge directions, the algorithm applies the FFT to a small block of the size 8x8 pixels, and decides the directions by interpreting the resulted Fourier spectrum. By using the FFT, the algorithm does not require conventional preprocessing procedures such as smoothing, binarization, thinning, and restorationl. Finally, in matching two fingerprint images, the algorithm searches and compares two kinds of feature blocks, one as the blocks where the dircetions cannot be defined from the Fourier spectrum, and the other as the blocks where the changes of directions become abrupt. The proposed algorithm has been implemented on a SunSparc-2 workstation under the Open Window environment. In the experiment, the proposed algorithm has been applied to a set of fingerprint images obtained by a prism system. The result has shown that while the rate of Type II error - Incorrect recognition of two different fingerprints as the identical fingerprints - is held at 0.0%, the rate of Type I error - Incorrect recognition of two identical fingerprints as the different ones - is 2.2%.
본 연구에서는 캐나다 혼리버(Horn-River) 분지를 대상으로 셰일가스 저류층의 신뢰성 있는 생산성 평가와 미래 생산량 예측을 위한 효율적인 이력검증(history matching) 방법을 제안하였다. 이를 위해 셰일가스 저류층의 물성인자가 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위한 민감도 분석을 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 저류층 물성인자를 4가지 case로 분류하여 이력검증의 목적함수로 활용하였다. 이력검증 이후 추가 취득된 약 3년간의 생산 자료를 포함하여 맹검시험(blind test)을 수행한 결과, Case 1(모든 물성인자)은 7.67%, Case 2(생산 영향인자)는 7.13%, Case 3(제어 가능 물성인자)는 17.54%, Case 4(제어 불가능 물성인자)는 10.04%의 생산량 오차율이 나타났다. 이는 이력검증을 수행한 초기 4년간의 생산 자료의 경우에는 모든 물성인자를 고려한 생산예측이 효과적이나, 향후 생산량 예측을 함에 있어 Case 2와 같이 생산성에 대해 민감도가 높은 물성인자를 고려할 때 가장 높은 신뢰도가 나타남을 의미한다. 가장 높은 신뢰도를 갖는 Case 2 모델을 이용해서 예측한 셰일가스 저류층 생산정의 긍극가채매장량은 2030년 12월 기준 약 17.24 Bcf이며, 원시부존량 대비 회수율은 약 32.2%이다.
이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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