최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위조영상검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사광을 이용한 얼굴위조판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 2단계의 템플릿 매칭을 통해서 설정된 적용범위를 벗어나는 눈에 대하여 위조판별을 고려하지 않음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 신뢰도가 확보된 눈의 위치를 기반으로 적외선 조명에 반사되는 동공의 특징을 이용하여 눈위치 근처에서의 화소값을 계산하여 위조 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위조판별시스템임을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 3D 게임 진행에서 NPC들을 속성에 따라 그룹핑하는 방법을 제시한다. 움직임이 없는 NPC는 가버필터링 결과에서 특이한 방향성 특성을 띄는 경향이 있지만 사람이나 동물과 같은 NPC는 그렇지 않다. 그룹핑을 위해 우선 NPC 객체 내부의 방향성과 주파수 영역의 특징을 분석하고 각각을 24개의 가버 필터뱅크로 구성하며 필터의 스케일과 방향에 따른 24차원 특징 벡터를 산출한다. 추출된 벡터는 특정 방향에 따른 에너지를 나타낸다. 이러한 에너지는 NPC 내부에 있는 객체 질감의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 NPC들을 그룹핑 속성으로 이용하였다. 제안한 방법은 게임진행에서 유사한 속성을 가진 NPC들이 자동으로 그룹핑되어 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.
본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.
얼굴인식 등과 같은 고차원 식별문제에서는 샘플패턴의 수가 패턴의 차원보다 작아지게 된다. 이러한 상황에서 차원을 축소하기위해 선형판별분석법을 적용할 경우, 희소성(Small Sample Size: SSS)문제가 발생한다. 최근, SSS 문제를 해결하기 위하여 비유사도에 기반 한 식별법(Dissimilarity-Based Classification: DBC)을 이용하는 방법이 검토되었다. DBC에서는 특징 벡터 대신에 학습 샘플들로부터 추출한 프로토타입들과의 비유사도를 측정하여 입력 패턴을 식별하는 방법이다. 본 논문에서는 비유사도 표현단계와 DBC 학습단계에서 퓨전기법을 중복 적용하는 다단계 퓨전기법(Multi-level Fusion Strategies: MFS)으로 DBCs를 최적화시키는 방법을 제안한다. 제안 방법을 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 식별률을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.
본 논문은 밀접한 간격의 두 개의 마이크 배열 환경에서 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 추정을 통한 잡음 억제 방법을 제안한다. 기존의 방법은 전 밴드에서 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통해 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 잡음으로 인한 손상이 모든 특징 벡터 성분에 영향을 미쳐 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 주파수 영역의 신호를 N개의 다중 주파수 밴드로 구분하고 각 밴드별로 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통한 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능평가는 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)에서 제공되는 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)로 비교하여 나타내었다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.
디지털 시대가 도래함으로써 선박의 안전항해에 기여하는 새로운 항해 장비인 전자해도시스템 (Electronic Chart Display Information System: ECDIS)이 등장하였다. 전자해도시스템은 단지 종이해도를 시각적으로 표현하는 시스템이 아니라 지리적 정보와 항해 정보를 종합하여 제공하는 새로운 개념의 항공장비이다. 전자해도(Electronic Navigation Chart: ENC)는 전자해도시스템에 사용되는 공인 벡터자료로서 점, 선, 면의 형태로 표현되는 객체를 표현하기 위한 공간 정보와 속성정보로 구성된다. ENC에 관한 곽제표준은 국제수로기구 (International Hydrographic Office : IHO)가 준비하며 표준문서로 S-52(Specification for Chart Content and Display Aspects of ECDIS)와 S-57( IHO Transfer Standard for Digital Hydrographic Data이 있다. 본 논문의 목적은 S-57형식의 자료 구조를 분석하여 이를 적절한 컴퓨터 내부 자료구조로 변환하고 S-52 표현 규정에 맞게 화면상에 표현하는, 화면 표시시스템을 구현하는 것이다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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