본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.
이 논문에서는, 2D-DCT, 양자화, AC/DC 예측블록, 스캔 변화, 역 양자화, 2D-IDCT로 이루어진 DCTQ 모듈의 효율적인 구조를 제안한다. 이 모듈은 1064 cycle 안에 매크로블록을 처리할 수 있도록 설계하였으며, MPEG-4 Video codec에서 30frame 의 CIF 영상에 대하여 동시에 encoder와 decoder를 처리할 수 있다. 단지 하나의 1D-DCT와 IDCT core 가 2-D DCT/IDCT 대신에 사용되며, 1 bit serial 분산산술방식을 이용하여 1-D DCT/IDCT를 구현하였다. 또한 파워소모를 줄이기 위해 움직임 예측에서 얻을 수 있는 SAE 값을 이용한 DCT와 양자화 모듈을 동작을 시키지 않는 방식을 제안하였다. 그리고 AC/DC 예측방법을 위한 메모리를 줄일 수 있도록 AC/DC 예측블록을 위한 메모리 구조 및 접근방법을 제안하였다. 그 결과, 하드웨어의 재 사용성이 놀아지고 파워소모가 작아짐을 알 수 있었다. 제안된 설계는 27㎒로 돌아가며, 실험결과 DCT와 IDCT 는 IEEE 기준을 만족함을 알 수 있었다.
Li-Po 에너지 밀도의 기술적 진보의 한계로 회전익 무인항공기의 비행시간은 제한적이기 때문에, 연구원들은 회전익 무인항공기의 완전한 자율 임무 수행을 위하여 우회 해결책을 찾고 있다. 몇 가지 후보 해결책들 중, 자동 무선 충전이 가장 가능성 있고 현실적인 후보이며, 본 논문에서는 자동 무선 충전의 주요 기술인 자동 착륙 전략에 초점을 맞추고 있다. MATLAB/Simulink를 기반으로 Li-Po 배터리팩 시뮬레이터를 포함한 회전익 무인항공기 비행 시뮬레이터를 개발하였으며, 이를 통해 비행 상태 및 배터리팩 상태를 분석하였다. 이륙할 때 1,647 W의 최대 모터 출력이 발생하였고, 이때 셀 전압은 최소 3.39 V까지 감소하였다. 이는 22 Ah를 지니고 12S1P로 연결된 2개의 배터리팩이 자동 착륙 임무수행에 적합하다는 것을 나타낸다.
본 논문은 디지털 저작권 관리를 위한 효율적인 H.264/AVC 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264 동영상 압축 방법에서 엔트로피 부호화에서 사용되는 레벨 및 suffix와 움직임 예측에서 사용되는 MVD에 스크램블링 방법을 적용하는 것이다. 다른 논문들에서 제안된 방법들은 데이터의 압축 효율을 감소시키거나 많은 연산량으로 인해 실시간 처리가 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 스크램블링/디스크램블링 방법은 다른 논문에서 제안한 방식들의 문제점을 개선시켜 복원된 영상에 왜곡을 일으키지 않을 뿐만 아니라 압축 효율을 원래의 압축 방법 그대로 유지한다. H.264 레퍼런스 프로그램을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능 및 동작을 검증하였으며, USB동글을 이용하여 제안하는 스크램블링/디스크램블링 방식을 H.264 비디오 압축에 적용할 수 있는 동영상 재생 시스템을 구현하였다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. But, radial lens distortion is not modeled. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1,2,3,4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
블록정합 기법을 이용한 객체추적에서 크기가 다양하고 수시로 변하는 객체를 추적하기 위해 고정 정합블록을 사용하는 것은 적합하지 못하다. 본 논문은 동적 환경을 위한 적응적 정합블록을 정의하고, 이를 위한 블록정합 알 고리즘을 제안한다. 정합블록은 $42{\times}42$ 화소의 넓은 영역에 $10{\times}10$ 화소의 주 블록과 $6{\times}6$ 화소의 부 블록 8개로 구성되고, 영역 중심에 위치한 주 블록은 객체 블록으로 사용되고, 영역의 외곽에 위치한 부 블록은 객체블록을 위한 후보 블록으로 사용된다. 제안된 알고리즘은 부 블록에서 이전 10 프레임의 움직임 벡터를 이용해 객체블록을 추출하고, 주 블록과 추출된 객체블록을 이용해 블록정합을 수행한다. 성능 평가를 위한 실험들은 제안된 알고리즘이 정합블록에서 유효한 객체블록만을 적절히 추출하고, 자유로운 움직임을 갖는 객체를 영상의 중심 영역에 유지시켜 주는 것을 보여주고 있다.
디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.
도시 열 환경 개선을 위해서는 무엇보다도 특정지역의 열 환경에 대한 구조적 특성분석이 선행되어져 문제점을 분석하고 보완되어야 한다. 본 연구에서는 Landsat 위성을 활용하여 대구광역시의 1월과 8월의 열 환경의 중심성 측정, 분포도 작성, 공간통계 분석 등을 활용하여 공간적 특성에 따른 열 환경구조를 분석하였다. 분석을 위해 위성영상의 열적외밴드를 활용하여 표준정규분포화하여 점수로 중심성을 추출하였고, 국지적 공간에서의 자기 상관성을 파악하기 위한 국지적 모란지수(Local Local Moran's I)를 기초로 한 Cluster Map를 작성하여 환경공간구조의 분포 특성을 파악하였다. 따라서 위성영상을 활용한 열 환경 분포 특성과 중심지의 파악은 도시의 열 환경 개선 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 중요한 기초자료로서 정부의 다양한 열환경 정책이나 계획에 우선시 되어야 할 참고자료를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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