Separable Gabor 필터는 기존의 2D Gabor 필터를 x축 성분과 y축 성분만을 지니는 두 개의 1D 필터로 나누어 각각 적용하는 방법으로 속도 향상을 가져왔으며, 지문인식 등에서 사용되어왔다. 하지만 정맥과 같은 경우에는 지문의 융선들 보다 더 굵기 때문에 필터의 크기 또한 매우 커진다. 따라서 Separable Gabor 필터의 경우도 지문에서만큼의 빠른 속도를 내지는 못한다. 본 논문에서는 Separable Gabor 필터 보다 더욱 고속의 연산이 가능한 Separable Symmetric Gabor 필터를 제안하였다. 이 필터는 사선 방향으로의 특징을 강조함에 있어 동시에 대칭이 되는 각도의 특성까지 강조하고, 회선 과정에서 필터의 방향 값을 고려하지 않기 때문에 인덱스 계산이 매우 단순해져 기존의 Separable Gabor 필터보다 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
기존의 지문인식은 입력 지문이 데이터베이스 내에 있는 특정인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것으로, 이를 위해 몇 단계의 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하는데 매우 복잡한 계산이 필요하고 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 Gabor 필터를 이용하여 획득한 Gabor 특징(Feature)을 바로 지문인식에 이용하여 높은 인식률과 빠른 지문인식을 할 수 있는 새로운 지문인식 알고리즘을 제안한다. Gabor 필터를 이용하면 전처리 과정을 생략할 수 있고, 지문표시의 길이가 일정하여 대단위 지문 데이터베이스를 구성하기가 용이하다. 실험은 특징점에 기초한 기존의 지문인식과 비교 분석한다.
본 논문은 영상의 다중 해상도 정보를 이용하여 지문영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 지문영상에서 융선 진행의 변화가 심한 특이영역에서는 화소단위의 필터링을 수행하고, 완만한 변화를 보이는 영역에서는 블록 단위의 필터링을 선택적으로 수행함에 따라, 개선영상의 품질은 향상되며, 연산 량은 감소한다. 실험에 따르면 화소단위의 필터링에 의한 개선 방법에 비하여 연산 속도는 매우 빨라졌으며, 결과영상으로부터의 특징점 인식율의 비교에 따라 개선영상의 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.
이 논문은 Gabor 필터를 이용하여 두 서명 사이의 유사도를 계산하는 온라인 서명 검증 방법을 제안한다. 온라인 서명들의 유사도를 계산하기 위해서는 두 입력 서명의 각 위치 사이의 시간적인 대응 관계를 정확하게 구하는 것이 중요하다. 그러나 DP(dynamic programming) 매칭을 이용하는 기존의 포인트 매칭 방법은 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 이 논문에서는 Gabor 필터의 위상 출력을 이용하여 두 서명 사이의 시간적인 대응 관계를 빠르게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 서명의 상이도로서 두 가지 척도를 정의한다. 첫째, 추정된 지역적 시간 변이로부터 두 서명사이의 시간적 상이도를 구하고, 둘째, 두 서명 특징 프로파일의 시간적 대응 관계를 이용하여 시간 정보가 보정된 특징 프로파일 상이도를 구한다. 제안된 방법은 고정된 길이의 코드로 코드화되어 기존의 DP 매칭을 사용하는 시간적 변이 추정 방법보다 30배 이상 빠른 속도로 서명을 비교할 수 있다.
지문인식은 입력지문이 데이터베이스 내에 있는 특성인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것이다. 이를 위해 대형 지문 데이터베이스에서는 여러 가지 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하고 소형 지문데이터 인식에서는 분류를 하지 않고 바로 매칭을 한다. 매칭 방법은 특징점 (단점, 분기점)에 기초한 매칭이 주를 이루고 있는데, 특징점에 기초한 매칭은 지문의 변환, 회전, 비선형 변형, 가짜 특징점 등이 발생하는 문제로 특징점 추출 및 특징점들 간의 정확한 매칭에 매우 복잡한 계산을 필요로 하고, 지문의 품질향상을 위해 많은 전처리 과정이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지문인식에 특징점을 이용하지 않고, Gabor 필터에 지문을 통과시켜 얻은 지문의 융선에서 Gabor 특징값을 산출하여 이 특징값을 지문인식에 이용하는 간단한 새로운 방법을 제안하고 이 방법이 지문인식 실행에 가능성을 가지고 있음을 실험으로 증명하였다.
고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.
텍스쳐를 효과적으로 표현하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 과정이다. 효과적인 텍스쳐 표현을 통해 텍스쳐 분류나 텍스쳐 분할 등의 처리 성능을 향상시킬 수 있다. 가버 필터는 텍스쳐 표현을 위해 오랫동안 사용된 다해상도 스케일 기반의 방법이다. 가버 필터는 텍스쳐 분류나 분할에 높은 성능을 제공한다. 그러나 처리 과정의 연산량으로 인해 처리 시간이 매우 많이 소요되어 실제 응용에서는 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 가버 필터와 유사하게 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현할 수 있는 새로운 특징 표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 공간에서 방향과 스케일을 기반으로 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현한다. 2가지 실험 영상 집합에 대해 분류 실험을 수행하여 제안한 특징의 유용성을 확인하였다. 가버 필터와 유사한 분류 성능을 제공하면서 처리 속도는 가버 필터의 5%이하로 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
지문인식 분야는 크게 지문의 분류(classification)와 정합(matching)으로 연구되고 있다. 분류는 일반적으로 좌제상문, 우제상문, 와상문, 궁상문, 솟은궁상문 등 크게 5종류로 나누며, 특정인의 지문이 어떤 분류에 속하는 지를 결정하는 것은 대형지문 데이터베이스에서 인덱스로 사용하여 매칭 시간의 단축과 정확도를 높여 주는데 있다. 기존의 지문분류는 특이점이라 불리는 핵과 삼각점의 개수 및 위치에 의한 분류방법이 주를 이루고 있는데, 이러한 방법은 지문분류의 정확성이 떨어지고, 특히 품질이 나쁜 지문이나 부분지문 등에서는 분류가 어려워 정확성이 더욱 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 품질이 나쁜 지문이나 부분지문가지도 방향성과 주파수 선택력이 강한 Gabor 필터의 특징을 이용하여 지문분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명하고자 한다.
본 논문에서는 영상의 텍스쳐 정보를 이용하여 일반 영상에 대한 내용기반 영상 검색을 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다. Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 Gabor 필터 뱅크 내의 각 필터에 의해 필터링된 대역의 평균과 표준편차를 영상의 특징 벡터(Gabor Texture Feature)로 추출하여 영상들간의 유사성을 계산하는데 사용한다. 논문의 목적이 영상에 가해진 외적 변형, 즉 잡음 첨가, 블러링, 샤프닝 등과 같은 변형에 강인하게 동작할 수 있는 텍스쳐 특징 기반 영상 검색 기법을 제안하는 것이므로, 기존의 Gabor 필터만을 사용하여 텍스쳐 특징을 추출하여 검색의 기준으로 삼을 경우에 발생할 수 있는 주파수 성분의 변화에 대한 민감성을 Daubechies의 웨이브렛 필터를 사용하여 낮은 해상도에서 영상을 해석함으로써, 외적 변형에 대하여도 강인하게 동작할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 기존의 텍스쳐를 이용한 검색이 주로 텍스쳐 영역(textured region)에 대한 해석만을 하였지만, 본 논문에서는 이를 일반 영상에 적용하였으며, 일반 영상에 대해서도 효율적인 검색을 수행할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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