비정형객체 검색을 위한 향상된 경계 영역 분할에 기반을 둔 색 기술자를 제안한다. 이 논문에서는 하나의 객체를 내부영역과 경계영역으로 나눠 각각으로부터 기술자를 추출하는 기존의 기술자를 향상하는 기술을 제안한다. 먼저 주어진 영상으로부터 비정형객체영역과 배경영역을 분할한다. 분할된 객체의 중심 좌표를 구하고 이 중심 좌표를 기준으로 해서 전체 객체를 N × N 블록으로 나눈다. 각 블록은 배경픽셀의 유무를 확인하여 경계블록과 내부블록으로 구분한다. 하나의 객체 영상은 내부블록들로 구성된 내부영역과 경계블록들로 구성된 경계영역으로 구분하여 각 영역에 대해 MPEG-7 주조색 기술자 (dominant color descriptor)를 추출하여 최종 기술자를 추출한다. 비정형객체 검색 성능 실험을 위하여 핸드백 영상들을 다양한 시점으로 변화하여 구성한 1,973장의 실험 데이터베이스를 구축하였으며, 검색 성능을 ARR(Average Retrieval Ratio)를 사용하여 기존의 MPEG-7 주조색 기술과 비교하였다.
This paper deals with the linear quadratic optimal regulator problem for descriptor systems without performing a preliminary transformation for a descriptor system. We derive a generalized Riccati differential equation (GRDE) based on the two-point boundary value problem for a Hamiltonian equation. We then obtain an optimal feedback control and the optimal cost in terms of the solution of GRE. A simple example is included.
In this paper, we propose an iris recognition system using Homogeneous Texture descriptor of MPEG-7 standard. The texture of iris is generally used in iris recognition system. We segment the pupil with Hough transform and the boundary of iris with it's gray level difference between the white of the eye. To extract Homogeneous Texture descriptor, this iris image is transformed into polar coordinates. The extracted descriptor is then compared with the reference in DB. If their distance is larger than threshold, they are recognized as different iris. Test results will show that Homogeneous Texture descriptor can be a good measure for iris recognition system.
In this paper, we will present a method to detect human hand and recognize hand gesture. For detecting the hand region, we use the feature of human skin color and hand feature (with boundary complexity) to detect the hand region from the input image; and use algorithm of optical flow to track the hand movement. Hand gesture recognition is composed of two parts: 1. Posture recognition and 2. Motion recognition, for describing the hand posture feature, we employ the Fourier descriptor method because it's rotation invariant. And we employ PCA method to extract the feature among gesture frames sequences. The HMM method will finally be used to recognize these feature to make a final decision of a hand gesture. Through the experiment, we can see that our proposed method can achieve 99% recognition rate at environment with simple background and no face region together, and reduce to 89.5% at the environment with complex background and with face region. These results can illustrate that the proposed algorithm can be applied as a production.
차량용 인포테인먼트 네트워크인 MOST에서 멀티미디어 서비스를 원활히 제공하기 위해 효율적인 채널할당이 요구된다. MOST 네트워크의 채널할당에 관한 연구로서 스트리밍데이터 전송을 효율적으로 하기 위한 네트워크의 부하에 따른 채널 할당에 관한 연구는 있으나 전송하고자 하는 데이터의 대역폭에 따라 채널의 할당을 결정하는 연구 사례는 없다. 따라서, 본 논문에서는 전송하고자 하는 멀티미디어 데이터를 분석한 후 최적의 요구채널을 산출하여 할당할 채널의 수를 결정하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안을 토대로 MOST 네트워크의 데이터 영역에 채널을 할당 시 최적의 채널을 할당함으로써 채널의 낭비를 줄이고 Boundary Descriptor의 변경으로 인한 네트워크 초기화를 예방할 수 있다.
본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.
자동차 시장의 성장과 함께 차량에 카메라가 사용되는 사례가 늘고 있으며 영상 처리 기술의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 차량 전장 시스템 기술 역시 급속도로 성장을 하고 있으며, 특히 차선이탈경보시스템(Lane Departure Warning System, LDWS)과 관련된 기술들이 다방면으로 개발 중이다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 더 높은 차선 인식률을 검출하기 위해 촬영된 영상에서 먼저 Normalized Luminance Descriptor와 Normalized Contrast Descriptor값을 각각 연산하여, 두 값의 상관관계를 통해 Normalized Image Quality값을 조절하여 영상의 감마값을 조절한다. 그 뒤 다중의 관심영역을 통해 다중 영역에서 선택적 허프변환 알고리즘을 통한 차선 검출 알고리즘을 적용하여 차량 전방의 차선을 인식한다. 제안하는 알고리즘은 평균 27 Frame/sec와 $640{\times}480$ 해상도에서 검증 과정을 가졌다. 결과적으로 주 야간 및 심야를 포함한 도로들에서 평균 97% 이상의 차선 인식률을 보였으며 커브구간이나 차도 내 표식이 많은 구간에서도 성공적인 차선 인식을 보인다.
In this paper, to provide the robustness of character recognition, we propose a recognition method using the dilated boundary curve feature which has the invariance characteristics for the shift, scale, and rotation changes of character pattern. And its some characteristics and effectieness are evaluated through the experiments for both the english alphabets and the numeral digits. The feature vector is represented by the fourier descriptor for a boundary curve of the dilated character pattern which is generated by the circular mask dilation method, and is used for a nearest neighbort classifier(NNC) or a nearest neighbor mean classifier(NNMC). These the processing time and the recognition rate, and take also the robustness of recognition for both some internal noise and partial corruption of an image pattern.
본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
푸리에 서술자는 물체의 경계를 표현하는 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 이 푸리에 서술자를 이용하여 물체를 인식할 수 있는 알고리즘을 구축하고 실제로 8가지 의 도구들을 구분 인식할 수 있는지를 직접 적용하여 알고리즘의 타당성 검토와 여러 분야에 응용될 수 있음을 추론하였다. 이 알고리즘 구축은 이미지 형성과정과 물체 인식 과정으로 분리하여 생각한다. 이미지 형성 과정은 가능한 인식을 용이하도록 적 절한 조도, 투영시각, 배경과 물체간에 선명한 대비를 이루는 것이 중요하다. 물체 인식과정은 푸리에 서술자와 경계선 매칭을 사용하여 여러 물체 가운데 최소 거리를 산출한 것을 인식한다. 또한 물체가 회전, 위치 변위, 확대 축소 변형에도 인식이 가 가능한지를 시험한다. 인식 과정을 신속히 수행하기 위해 푸리에 서술자 1024개중에 1/4 만을 사용하여 이를 달성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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