본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.
전자포탈영상장치 (EPID)를 의료용 선형가속기의 QC/QA로 이용할 수 있게 하고 이 시스템의 유용성을 평가할 목적으로, 의료용 선형가속기의 기하학적 QC/QA 항목 중 빛-광자선 조사면 일치, 콜리메이터 회전축, 캔트리 회전축 등을 분석할 수 있고 임상응용에의 유용성을 실용적으로 수행할 수 있는 GUI(Graphic User Interface) 방식의 소프트웨어를 개발하였다. 상용 전자포탈영상장치에서 수집한 영상을 네트워크를 통해 수집하고, 이 영상을 조작할 수 있는 OQuE (On-line quality assurance system using electronic portal imaging) 시스템을 PC 상에서 구현하였다. EPID는 Portal Vision(Varian, USA)을 사용하였고, 시스템의 유용성 검증을 위해 CL/2100/CD (Varian, USA)의 의료용 선형가속기를 이용하여 기하학적 QC/QA 성능과 임상응용에의 유용성을 평가하였다. 빛-광자선 조사면 일치를 ~1mm의 정밀ㆍ정확도로 평가할 수 있었다. 콜리메이터 또는 갠트리, 카우치 회전축 역시 4 개의 방사선 방향에 대한 영상을 중첩시켜서 중첩된 영상이 이루는 교점을 분석하여 구할 수 있었다. 빛-광자선 조사면 일치는 조사면별로 각각 영상을 얻고, 이들의 확대 영상과 중첩 영상을 보면서 중력장 중심 (center of gravity) 을 계산한 결과 5$\times$5 $cm^2$에서 0.2 mm, l0$\times$10, 15$\times$15, 20$\times$20 $cm^2$에서 0.3 mm내에 들어옴을 알 수 있었고 Upper Jaw 회전축은 $\pm$0.2 mm, Lower Jaw 회전축은 $\pm$0.1mm, 갠트리 회전축은 앞뒤 방향으로 $\pm$0.3 mm, 좌우 방향으로 $\pm$0.7 mm 내에 들어옴을 알 수 있었다. 카우치 회전측은 $\pm$0.2 mm 이내에 들어옴을 알 수 있었다. 영상수집 시간은 필름에 비해 훨씬 짧았으며, 그 분석 또한 객관적이고 정량적으로 이룰 수 있어서 전자포탈영상장치가 의료용 선형가속기의 QC/QA 도구로서 적당함을 알 수 있었다. 그리고 기준영 상과 포탈영상의 필드경계와 해부학적 모양을 분석함으로써 임상응용에의 유용성을 평가할 수 있었다. 적절한 사용자 편의를 보완하면 이 소프트웨어는 의료용 선형가속기의 기하학적인 성능평가 및 임상에 적극 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.
방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 복부 전산화단층촬영 검사에서 X-축 방향의 회전에 따른 선량, 영상의 화질을 평가하여 피폭선량의 감소 방안을 평가 하였다. 인체 모형 팬텀을 이용해 0도, 5도, 10도, 15도로 5도씩 X-축 방향으로 회전하여 scan을 하였다. 각각의 회전에서 CTDIvol 값, HU, 노이즈, 그리고 신호대잡음비를 측정하였다. SPSSWIN(ver 19.0) 프로그램을 사용하여 ANOVA 분석을 하였다. 회전에 따른 선량은 0도, 5도, 10도, 15도 회전에서 각각 5.44mGy, 5.70mGy, 5.98mGy, 6.38mGy 측정되었다. 회전에 따른 HU, 노이즈, 그리고 신호대잡음비는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 전산화단층촬영 검사에서 환자가 gantry aperture의 isocenter에 위치함과 동시에 X-축 방향으로 회전이 없다면 피폭 선량이 감소되어진다.
본 논문에서는 기존의 터치 센서방법과 초음파나 레이저를 사용하는 방법이 아닌 디스플레이에 프린트된 매트릭스 패턴 영상을 이용하여 위치 정보를 추출하는 시스템의 패턴 영상의 특징점을 찾고 관심 영역의 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 패턴 영상의 조도값과 패턴의 특징을 이용하여 촬영된 영상의 회전된 각도와 신뢰성 있는 특징점을 찾고 관심영역을 추출한다. 성공적인 관심 영역 추출을 위해서 다양한 각도에서 판서된 패턴영상을 이용하여 위치 관심영역 추출을 테스트하였고 성공적으로 관심영역을 추출하는 것을 확인하였다. 제안한 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 검증하고, 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx FPGA(xc6vlx760) 보드를 이용하여 검증하였다.
본 논문에서는 특징점 정합을 통한 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 사용될 수 있는 알고리즘 중 대표적인 SURF 알고리즘 기반 특징점 추출기의 하드웨어 구조 설계 및 FPGA 검증 결과에 대해 기술한다. SURF 알고리즘은 크기와 회전변화에 강한 특징점과 서술자를 생성함으로써 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 활용될 수 있다. 하지만 ARMl1(667Mhz) 프로세서와 128Mbytes의 DDR 메모리를 사용하는 임베디드 환경에서 실험결과 VGA($640{\times}480$) 해상도 C영상의 특정점 추출 처리 시약 7,200msec의 시간이 걸려 실시간 동작이 불가능한 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 핵심 요소인 적분 이미지 메모리 접근 패턴을 분석하여 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 줄이는 방법을 이용해 실시간 동작이 가능하도록 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어를 Xilinx(社)의 Vertex-5 FPGA 를 이용하여 검증한 결과 l00Mhz 클록에서 VGA 영상의 특징점 추출시 약 60frame/sec로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.
In image guided surgery, a patient registration process is a critical process for the successful operation, which is required to use pre-operative images such as CT and MRI during operation. Though several patient registration methods have been studied, we concentrate on one method that utilizes 3D surface measurement data in this paper. First, a hand-held 3D surface measurement device measures the surface of the patient, and secondly this data is matched with CT or MRI data using optimization algorithms. However, generally used ICP algorithm is very slow without a proper initial location and also suffers from local minimum problem. Usually, this problem is solved by manually providing the proper initial location before performing ICP. But, it has a disadvantage that an experience user has to perform the method and also takes a long time. In this paper, we propose a method that can accurately find the proper initial location automatically. The proposed method finds the proper initial location for ICP by converting 3D data to 2D curvature images and performing image matching. Curvature features are robust to the rotation, translation, and even some deformation. Also, the proposed method is faster than traditional methods because it performs 2D image matching instead of 3D point cloud matching.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
본 논문에서는 이동 및 회전과 같은 기하학적 공격에 강인한 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 캐릭터 영상과 같은 임의의 모양을 가지는 영상에 적용하기 위한 기존 극좌표계 이산변환 (PSADT:Polar Coordinates Shape Adaptive Discrete Transform)에 의한 기법을 기반으로 한다. 극좌표계 이산변환에 의한 기법은 영상 객체의 모양이 유지되면 각종 기하학적 공격에 대하여 완벽한 강인성을 제공한다. 하지만 일반 사각형 영상에는 워터마크를 삽입하고 추출하는 과정에서 발생하는 워터마크 신호의 불일치로 인하여 적용에 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 워터마크 신호를 영상에 내재된 특정인 모서리를 이용하여 정렬하는 새로운 기법을 제안한다. 즉 제안된 방법은 악의적 공격에 대해서도 그 모양이나 위치가 바뀌지 않는 일관된 영역을 결정하고 해당 영역에 극좌표계 이산변환에 의한 기법을 사용하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 압축뿐만 아니라 기하학적 공격에 대해서도 강인함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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