사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.
주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.
프로젝터 기반의 가시화 시스템은 가상현실 흑은 체험형 응용에서 널리 사용된다. 그러나 스크린 재질과 반사 성질에 따라 스크린 상의 투사 밝기의 불균일성이 때때로 체험자의 체험을 방해할 수 있다. 이러한 현상은 체험자의 위치를 추적하는 시스템인 CAVE 혹은 운동판 체험 시스템의 체험자가 시스템 안에서 계속적으로 움직일 경우에는 특별히 문제가 될 수 있다. 스크린 화상 상에 밝기의 불균일성을 만드는 이유 중에 하나는 참여자의 눈의 위치로의 프로젝터와 스크린의 스펙큘라 반사이며, 이에 대한 분석은 높은 계산 복잡도가 요구된다. 그래픽 프로세서의 프로그래머블 쉐이더를 이용하여 스펙큘라 라이팅 요소를 계산하는 것과 마찬가지로, 본 연구에서는 밝기의 불균일성을 줄이기 위하여 주어진 스크린 환경 3D 모델을 가지고 수행 시간에 모든 화소의 밝기를 조정하였다. 이러한 목적을 위하여 개개의 스크린 응용에 따른 각도 기반의 밝기 보정 함수를 고안하였으며, GPU 상에서 수행과 접근을 용이하도록 하였다. 두가지 기법이 구현되었는데, 각도 기반의 접근에서 프로덕트 기반의 접근으로 변환과 구간 선형 보간 근사 기법을 구현하였다.
사실적인 볼륨 렌더링을 위해서는 음영처리 뿐만 아니라 조명 효과를 계산하는 것이 필수적이다. 높은 품질의 결과영상을 만들어내기 위해서는 전역 조명을 표현할 필요가 있는데, 빛의 직접적인 영향과 산란에 따른 간접적인 영향을 고려해야 한다. 이러한 연산을 수행하기 위해서는 많은 자원이 필요하고, 특히 볼륨 데이터처럼 대용량의 데이터로 렌더링 할 때는 매우 많은 비용이 소모된다. 본 논문에서는 각 재질에 대해 물리적 법칙에 따른 산란자 템플릿을 생성한다. 각 물체들이 가지는 재질 특성을 고려하여 램버트 조명 모델을 기반으로 템플릿의 광자들을 저장한다. 본 논문에서 볼륨 렌더링을 할 때, 볼륨 내부에서 샘플링 되는 복셀을 기준으로 템플릿에 저장된 광자를 이용해 차폐를 검사하고, 산란에 따른 전역 조명을 표현한다. 재질별로 템플릿을 생성하기 때문에 매우 복잡한 물질들로 구성된 것만 아니라면 적은 자원을 필요로 하며, 간단한 연산을 통해 적은 비용으로 볼륨 내부의 산란을 표현할 수 있다.
올바른 피부색 검출은 사람의 얼굴 검출 및 동작 분석에서 매우 중요한 전처리과정에 속한다. 피부 검출은 일반적으로 화소의 칼라 공간을 Non-RGB로 변형하고, 피부색의 조명 요소를 제거한 다음 피부색 분포 모델에 의해 Skin과 Non-Skin으로 분류하는 3단계로 진행된다. 이는 피부색 검출이 칼라 공간, 조명 요소의 존재 여부, 피부 모델링 방법에 따라 수행 성능에 많은 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 조명 조건에 따라 피부색 모델의 범위에 차이가 있다는 사실에 기초하여 다양한 조명 조건과 복잡한 배경을 가진 영상에서 효과적으로 다인종의 피부색을 분류해내 기 위한 3차원 피부색 모델을 제시하고자 한다. 제안된 피부색 모델은 화소의 칼라 공간을 YCbCr공간으로 변형하고, 각 요소(Y, Cb, Cr) 값에 의한 3차원 피부색 모델을 형성한다. 다인종의 피부색을 함께 분할하기 위해 인종(백인, 흑인, 황인)별 피부색 모델을 먼저 생성한 후 각각의 모델에서 피부색 확률에 따라 결합한 다인종을 위한 통합 모델을 생성하였다. 또한 우리는 적은 양의 훈련 데이터로 피부색 영역을 올바르게 검출할 수 있도록 여러 단계의 피부색 영역을 설정하였다.
Pulsed lasers at the 613 nm and 1064 nm wavelengths on nanoseconds have been utilized to characterize the damage on Si photodiode exposed to intense illumination. Morphological damages and structural changes at sites on the photodiode irradiated during microseconds of laser pulses were analyzed by FE-SEM images and XRD patterns, respectively. The removal of oxide coating, ripple, melting marks, ridges, and crater on photodiodes were definitely observed in order of increasing the pulse intensities generated above the damage threshold. Then, the degradation in photosensitivity of the Si photodiode irradiated by high power density pulses was measured as a function of laser irradiation time at the various wavelengths. The free charge carrier and thermal diffusion mechanisms could have been invoked to characterize the damage. The relative photosensitivity data calculated using the thermal diffusion model proposed in this paper have been compared with the experimental data irradiated above the damage threshold.
영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.
This paper deals with problem of determining process target value under automated visual inspection(AVI) system. Three independent error sources - digitizing error, illumination error, and positional error - which have a close relationship with the performance of the AVI system, are considered. Assuming that digitizing error is uniformly or normally distributed and illumination and positional errors are normally distributed, respectively, the distribution function for the error of measured lengths is derived when the length of a product is measured by the AVI system. Then, Optimal target values under two error models of AVI system are obtained by minimizing the total expected cost function which consists of give away, rework and penalty cost. To validate two process setting models, AVI system for drinks filling process is made up and test results are discussed.
지금까지 대부분의 렌더링(rendering)에 대한 연구는 빛의 반사(reflection)와 광원과 물체 표면에서의 조명(illumination)에 대한 것이었다. Kolb가 [1]에서 밝힌 것처럼 카메라와 렌즈에 대한 연구는 렌더링 연구에서 중요한 요소임에도 불구하고 연구 결과가 많지 않았다. 본 논문에서는 카메라 렌즈에서의 범프 맵핑과 새로운 렌즈개발을 위한 프레임 워크를 소개한다. 이 프레임 워크는 새로운 렌즈 개발에 쓰일 수 있고, 범프 맵핑은 그림 2,3,4,5에서처럼 어안 렌즈등 여러 다른 렌즈들과 혼합되어 다양한 효과를 거둘 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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