본 논문에서는 생체 정보를 이용한 사용자 인증분야에서 가장 널리 사용되는 지문의 특징점 추출기의 SoC(System-on-Chip) 구현을 보인다. 일반적인 지문 특징점 추출 방식은 이진화, 세선화 방법을 사용하는데, 저화질 지문 이미지의 경우 많은 오류가 발생하여 지문인식시스템 전체의 정확도를 떨어뜨리는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 이미지에서 융선을 직접 추적하여 특징점을 추출하는 알고리즘이 제안되었으나, 연산량이 많아 스마트카드와 같은 소규모 시스템에서 소프트웨어만으로 수행하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 융선추적 알고리즘을 스마트카드용 SoC에서 구현하기 위한 방법을 제안한다. 하드웨어의 효율성을 높이기 위하여 융선추적 알고리즘을 변형하였으며, 알고리즘의 각 기능 블록은 수행할 연산량, 하드웨어 비용과 활용도, 그리고 시스템 효율성 등이 고려되어 하드웨어와 소프트웨어로 분리 구현되었다. 구현된 용선추적을 이용한 지문 추출기는 SoC용 IP로 개발이 되어, 여러가지 스마트카드용 SoC에서 사용될 수 있다.
To process the dynamic images in real time, there could be many constraints on the hardware. Kalman Filter has been used to estimate motion information and use the information in predicting the appearance of targets in succeeding frames. This paper suggests algorithm about lane recognition using Kalman Filter which is one of operations research technique.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자추출, 추출된 문자의 인식등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용하여 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
필기 한글 문자 인식을 위한 획 추출 방법으로 많이 사용되는 세선화는 패턴을 왜곡시키는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 모양 분해 알고리즘을 사용한 한글 문자의 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 모양 분해 알고리즘을 사용하여 입력 패턴을 유사 볼록한 부품 집합으로 분해한다. 모양 분해된 패턴에서 결합 부품을 탐지하고, 이 부품과 인접한 부품들로부터 골격선을 구한다. 그 다음 결합 부품과 인접하지 않은 부품들에 대한 골격선을 추출하고 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 추출한 골격선과 세선화로 추출한 골격선을 비교하기 위하여 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.
본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템에 필요한 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법은 취득한 영상에 국부적응 이진화 방법, 가산투영 기법을 적용하여 코일 부분과 코어 부분을 분리한다. 분리된 코일부분에 세선화(thinning) 방법, 체인코드(chain-code) 방법, 라벨링(labeling) 방법 등을 적용하여 코일성분을 추출하여 코일의 길이, 연결성, 코일의 turn수 그리고 피치간격에 의한 불균일 검사를 수행하여 소자의 불량 유무를 검사한다. 제안한 방법의 성능을 시험하기 위해 여러 가지 부품에 대한 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
자동 지문 인식 과정은 지문의 방향성 추출, 이진화, 세선화, 특징점(끝점, 분기점)추출의 과정을 거치게 되며, 여기서 방향성 추출 이후 이진화는 세선화와 특징점(끝점, 분기점)추출 과정에 많은 영향을 미친다. 잘못된 이진화는 특징점의 오추출율을 증가시킨다. 본 논문에서는 기존의 이진화 과정과 비교하여 개선된 이진화 방법으로 더욱 높은 정확도의 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 이진화 과정을 수행할 때 문제가 되는 임계값을 지문의 방향성과 융선간의 반주기를 이용하여 비교 대상 영역의 밝기를 임계값으로 적용함으로써 더욱 뛰어난 이진화를 수행하여 지문인식의 향상된 처리 과정을 수행할 수 있다. NIST DBI의 지문화상에 적용한 결과 제안하는 이진화 알고리즘이 특징점 추출을 향상 시켰음을 나타내고 있다.
This paper presents a method to convert 3D CAD model to an appropriate analysis model using wrap-around, smooth-out and thinning operators that have been originally developed to realize the multi-resolution modeling. Wrap-around and smooth-out operators are used to simplify 3D model, and thinning operator is to reduce the dimension of a target object with simultaneously decomposing the simplified 3D model to 1D or 2D shapes. By using the simplification and dimension-reduction operations in an appropriate way, the user can generate an analysis model that matches specific applications. The advantage of this method is that the user can create optimized analysis models of various simplification levels by selecting appropriate number of detailed features and removing them.
In this paper, we have proposed the hardware architecture which implements the algorithm for retaining the connectivity which prevents disconnecting in the gray-scale image thinning To perform the image thinning in a real time which find a skeleton in image, it is necessary to examine the connectivity of the skeleton in a real time. The proposed architecture finds the connectivity number in the 4-clock period. The architecture is consists of three blocks, PS(Parallel to Serial) Converter and State Generator and Ridge Checker. The PS Converter changes the 3$\times$3 gray level image to four sets of image pixels. The State Generator examine the connectivity of the central pixel by searching the data from the PS Converter. the 3$\times$3 gray level image determines. The Ridge Checker determines whether the central pixel is on the skeleton or not The proposed architecture finds the connectivity of the central pixel in a 3$\times$3 gray level image in the 4-clocks. The total circuits are verified by the design tools and operate correctly.
본 연구에서는 현대인의 대표적 발 질환 중 하나인 무지외반증의 증상정도 자동 분류 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하였다. 무지외반증의 치료 및 수술을 위한 기존 아날로그적 진단법이 아닌 디지털 영상처리기법을 사용함으로써 효과적인 자동화 진단법을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 각각 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 이용하였다. 우선 정상인의 X-Ray 영상에 정상 각도를 오버랩과 애드 방법을 통하여 기준각도를 표시한 후, 윤곽선 검출 알고리즘인 로버츠 필터와 세선화 작업을 거쳐 통칭 정상인 기준 영상을 만들었다. 그리고 진단할 환자의 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 알고리즘인 소벨 필터를 거쳐 환자 영상을 만들어 앞서 언급한 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드 방법을 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현하였다. 디스플레이 출력 영상을 이용하여 무지외반증 진단 각도를 측정하여 화면에 디스플레이 함으로써 기존의 아날로그적 진단법에서 탈피한 디지털적 영상처리 진단법을 제시하였으며 그 실용성과 타 정형외적 질환의 응용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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