본 논문에서는 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템(ITCS)에 적용될 수 있는 근적외선 얼굴 영상에 대한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 근적외선 얼굴 영상에서 ULBP(uniform local binary pattern) 히스토그램 피쳐를 추출하고 SVM 판별기를 이용하여 좌우 눈좌표 및 얼굴 영역을 검출하였다. 또한, 가버 변환과 ULBP 히스토그램 피쳐를 이용한 얼굴인식 시스템을 구현하여 이를 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템 개인 인증 과정에 사용하였다.
본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구는 유도초음파를 기반으로 한 구조물 건전성 모니터링 알고리즘 검증에 관한 것이다. 유도초음파 중 램파를 기반으로 하는 능동검사시스템을 사용하였으며 본 알고리즘의 적용에 관한 기초연구로서 강판에 표면결함인 원형노치를 감지하는 실험을 수행하였다. Pitch-catch방법으로 강판 표면 원형노치에 대한 손상 탐상을 수행하여 손상전후의 $S_0$모드를 비교함으로써 손상 특성을 파악하며 손상전후 신호의 수학적 차에 의해 구한 산란램파(scatter)에 의해 손상을 평가할 수 있다. 손상전후 신호의 $S_0$모드 램파를 분석하기 위해서 연속 가보 웨이블릿 변환을 사용하여 전파시간을 구할 수 있다. 본 알고리즘은 손상모니터링 다각형과 Pitch-catch 방법을 기초로 하며 손상 위치표정값들의 평균과 표준편차에 의해 손상위치표정 및 크기를 정확히 추정 가능함이 검증되었다.
Sleit, Azzam;Abu Dalhoum, Abdel Llatif;Qatawneh, Mohammad;Al-Sharief, Maryam;Al-Jabaly, Rawa'a;Karajeh, Ola
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.211-227
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2011
Content Based Image Retrieval (CBIR) is an approach for retrieving similar images from an image database based on automatically-derived image features. The quality of a retrieval system depends on the features used to describe image content. In this paper, we propose an image clustering system that takes a database of images as input and clusters them using k-means clustering algorithm taking into consideration color, texture and shape features. Experimental results show that the combination of the three features brings about higher values of accuracy and precision.
텍스처 영상을 표현할 수 있는 새로운 특징(feature)의 개발은 텍스처 영상 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 모든 종류의 텍스처 영상을 표현하는 완벽한 특징의 집합을 정립하는 것은 불가능하여 텍스처 영상을 분석하는 분야에 따라 적절한 텍스처 특징을 사용하여야 하기 때문이다. 본 논문의 첫 번째 연구 목적은 텍스처 영상을 분할하는데 유용한 새로운 텍스처 특징을 찾아내는 것이다. 실험 텍스처를 통해 본 논문에서 제안하는 새로운 특징의 영상 분할에서의 유용성 검증도 제시하였다. 한편 본 논문에서 제안한 텍스처 특징은 페이즈의 미분 데이터이다. 페이즈 정보는 텍스처에 가버 함수를 필터로 적용한 결과 영상으로부터 구해지는데, 페이즈 정보는 지금까지 텍스처 특징으로 사용하기에는 적절하지 않다고 알려져 왔으며 관련 연구도 미미한 상태이다. 그 이유는 페이즈 정보를 계산하는 방법으로 역탄젠트 오퍼레이터를 적용하여 구하는데, 이렇게 구한 페이즈 값은 $-{\pi}/2$와 ${\pi}/2$ 범위에서 정의 되는 불연속 값들이기 때문이다. 이러한 불연속적인 페이즈 데이터는 텍스처에 대한 정보를 적절하게 표현하지 못하고 왜곡된 정보를 만든다. 물론 불연속적인 페이즈 데이터를 연속적인 페이즈 데이터로 변환하는 언랩핑은 이론적으로는 불연속의 문제를 해결하지만 실제적인 적용에서는 문제점을 노출시킨다. 즉 실수와 허수 부문이 모두 0인 지점을 중심으로 페이즈 불연속을 해결하는 과정에 따라 상이한 페이즈 데이터의 값들이 도출되어 정보가 왜곡된다. 본 논문의 두 번째 연구 목적은 이러한 단점을 근본적으로 회피하는 다른 방법을 찾는 것이다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법은 불연속적인 페이즈를 왜곡되고 복잡한 언래핑을 거치지 않고 바로 미분함으로써 영상분할에 필요한 데이터를 도출하는 것이다. 페이즈 미분 방식은페이즈 언랩핑 절차를 필요로 하지 않기 때문에 언랩핑의 왜곡을 회피하고, 알고리즘이 매우 간단해지며, 가버함수에 적용하는 필터도 자유롭게 선택할 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제시하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 가버 필터를 적용하여 도출된 결과 영상으로부터 새롭게 제시한 방법으로 계산한 페이즈로 구성된 특징 벡터를 구해 텍스처 영상의 분할에 이용하였다. 실험 결과를통해 본 논문에서 제시한 새로운 방식이 텍스처 영상분할에 필요한 유용한 정보를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 지문을 이용하여 개인 식별 및 확인하는 생체인식 시스템을 제안한 것으로, 입력 지문 영상으로부터 중심점(Core)를 찾아 8개 방향의 가버 필터를 사용하여 지문의 특징을 드러나게 한다. 또한, 중심점으로부터 일정 영역을 섹터로 분할하고 분할된 섹터 별 특징 값을 산출하여 코드 북으로 등록한다. 등록된 데이터로부터 매칭하는 과정은 상관 계수를 이용하여 유사도가 가장 높은 등록자를 선별하고 인식 대상자로 선정한다. 이와 같은 방법은 융선의 분기점과 단점을 특징으로 하는 알고리즘에서 문제시되는 특징점이 빠지는 경우와 의사 특징점에 의한 오인식을 줄일 수 있으며, 중심점과 기준 축의 설정에 따라 지문 영상의 회전에 영향을 받지 않는 방법으로 좋은 성능을 보일 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 확인하고자 광학식 지문 센서와 PC를 이용한 실시간 지문 인식 시스템을 구현하였다.
생체 인식에 있어서 가장 높은 성능을 가진 것으로 알려진 홍채인식 시스템은 고도의 보안성을 요구하는 시스템에 적합하지만 높은 하드웨어 비용 때문에 널리 보급되고 있지는 못하고 있는 실정이다. 한편, 단초점 CMOS센서는 높은 하드웨어 비용을 보완할 수 있고 개인을 식별하기에 충분한 해상도를 제공한다. 본 논문에서는 단초점 센서를 사용하여 하드웨어 비용을 줄이고 홍채패턴의 코드화는 상용화된 제품에 사용되어 이미 안정적이라 평가받은 John G. Daugman 의 Gabor Wavelet Transform 을 기반으로 하여 홍채인식 시스템을 구현하고 이를 실생활에 적용할 수 있는 근태관리 시스템을 개발하였다.
컴퓨터의 보편화와 멀티미디어의 발전으로 많은 인공지능의 분야들이 실생활에 응용되고 있다. 이 중에서 얼굴인식은 최근에 연구가 활발한 분야 중에 하나이며 다른 생체인식과는 달리 기계 장치에 신체의 일부를 접촉하지 않고 사람을 확인할 수 있다. 이러한 이유로 향후 생체인식 중 얼굴인식이 차지하는 비중은 커질 것으로 예상되고, 멀티미디어 보안 시스템 등에서 많은 응용이 기대되고 있다. 본 논문에서 정확한 사용자 인증을 위하여 기존의 주성분 분석(PCA; Principal Component Analysis)이 가지고 있는 단점인 조명에 영향을 많이 받는 것을 보완하기 위해, 다양한 조명에 안정적인 가보 함수를 같이 사용하였다. 주성분 분석만을 이용하는 것보다 사용자 인증의 성공률을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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