본 논문에서는 마코프 랜덤 필드를 이용해 움직이는 객체를 분할하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 탐지 이론에 기반을 두고 있다. 즉, 영상에서의 모션의 존재 유무는 binary decision rule에 의해 결정되고 잘못된 결정은 마코프 랜덤 필드 모델에 의해 수정된다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 나뉘어진다. 첫 단계는 '모션탐지' 단계이며, 두번째 단계는 '객체분할' 단계이다. '모션탐지' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들에 대하여 binary decision rule을 적용하여 모tus의 존재 유무를 결정하는 과정이다. '객체분할' 단계에서는 첫 단계에서 원치 않게 발생하는 잡음을 제거한다. 이때 마코프 랜덤 필드로 가정하고 베이스 규칙에 의해 잡음을 제거한다. 실험결과, 연속영상에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 음절이 잘 발달되어 있는 한국어에 대해서 신뢰할 수 있는 완전 자동화된 레이블링 시스템을 제안한다. 음운 및 음향학적인 정보를 최대한 이용하고 분할에러를 줄이기 위해서 조절 메카니즘의 하나로 DAC개념을 사용하여 음성을 speechlet으로 나누고 분할 된 음성 구간에 대해서 레이블링을 시도하는 DAC기반 분할알고리즘이다. HMM방법이 획일적이고 확정적인 성능을 갖는 반면 본 제안 방법은 음성학적인 특화지식을 컴포넌트로 개발 추가 계속 향상시킬 수 있는 프레임워크를 제시하고 있다는 점에서 주요 의의가 있다고 하겠다. MM과 같은 통계학적인 방법을 이용하지 않고 음운학적, 음향학적 지식만을 이용하는 새로운 방법은 수행속도와 음성학적인 특화 지식컴포넌트를 확장함에 따라 일관성이 있으며 효과적 방법으로 적용가능 할 것이다. 제안 방법을 검증하기 위하여 실험결과를 제시하였다.
본 논문은 형태 처리기법과 연결요소 분석을 이용한 문서 영상의 분할과 구조적인 특징과 투영 프로파일 분석을 이용하여 문서영상에서 제목영역 추출방안을 제안한다. 문서 영상의 처리는 영상 분할과 제목 추출, 두 단계로 이루어진다. 영상 분할의 단계에서는 문서 영상을 구성요소 영역들로 나눈다. 영상 분할이 끝나면 분할된 영역들을 대상으로 구조적인 정보를 이용하여 제목이 될 후보 영역을 추출한다. 제목이 아닌 영역을 제거하여 제목 후보영역을 추출하고 난 후 투영 프로파일을 분석하여 제목 영역을 최종적으로 추출한다. 본 논문에서 제시된 투영 프로파일 분석을 이용한 제목 추출 방법은 다양한 문서 영상의 분할 및 제목 추출 결과를 보였으며, 문서 제목 인식, 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상처리와 같은 다양한 응용분야에 활용될 것으로 기대된다.
한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.19-24
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1997
This paper describes an image segmentation technique for the object-oriented coding at very low bit rates. By noting that, in the object-oriented coding technique, each objects are represented by 3 parameters, namely, shape, motion, and color informations, we propose a segmentation technique, in which the 3 parameters are fully exploited. To achieve this goal, starting with the color space conversion and the noise reduction, the input image is divided into many small regions by the K-menas algorithm on the O-K-S color space. Then, each regions are merged, according to the shape and motion information. In simultations, it is shown that the proposed technique segments the input image into relevant objects, according to the shape and motion as well as the colors. In addition, in order to evaluate the performance of the proposed technique, we introduce the notion of the interesting regions, and provide the results of encoding the image with emphasizing the interesting regions.
비디오 프로그램 색인 및 검색에 있어서 비디오 프로그램을 의미 있는 부분으로 분할하는 것, 즉 내용기반 비디오 프로그램 분할은 중요하다. 본 논문에서는 내용기반 비디오 프로그램 분할을 위해 음성인식기술을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 음성신호와 캡션 (Closed Caption)의 정확한 동기를 위해 음성인식 기법을 사용한다. 실험을 통하여 내용기반 비디오 프로그램 분할을 위해 제안한 방법의 가능성을 확인하였다.
무릎 자기공명영상에서 전방십자인대의 분할은 밝기값의 불균일성 및 주변 조직들과의 유사 밝기값 특성으로 인해 기존 분할기법의 적용에 한계가 있다. 본 논문에서는 지역적 정렬을 통한 확률아틀라스 생성 및 반복적 그래프 컷을 통한 다중아틀라스 기반 전방십자인대 분할기법을 제안한다. 첫째, 전역 및 지역적 다중아틀라스 강체정합을 통해 전방십자인대의 확률아틀라스를 생성한다. 둘째, 생성된 확률아틀라스를 이용하여 최대사후추정 및 그래프 컷을 통하여 전방십자인대 초기 분할을 수행한다. 셋째, 마스크 기반 강체정합을 통한 형상정보 개선 및 반복적 그래프 컷을 통해 전방십자인대 분할 개선을 수행한다. 제안방법의 성능평가를 위하여 육안평가 및 정확성평가를 수행하였으며, 평가 결과 제안방법의 Dice 유사도는 75.0%, 평균표면거리는 1.7화소, 제곱근표면거리는 2.7화소로서 기존 그래프 컷 방법에 비하여 전방 십자인대의 분할정확도가 각각 12.8%, 22.7%, 및 22.9% 향상된 것으로 나타났다.
이 논문에서 우리는 음성 검출 및 음소 분할에 대한 새로운 방법을 제안한다. 배경 잡음으로부터 신호를 구분하기 위해 에너지를 활용하게 되는데, 그 이전에 프리엠퍼시스 FIR 필터링을 적용하는 효과에 대해 조사한다. 이 방법에 의해, 에너지 프로필에서 진폭과 주파수의 곱이 동시에 작은 부분이 두드러지게 나타나게 된다. 이 처방에 의해, 묵음/음성 경계가 종전의 방법에 비해 더 선명해짐을 실험적으로 확인하였다. 또한 이 방법을 적용함으로써, 음소 분할 또한 더 수월해짐을 밝혔다.
This paper presents a new method of segmenting a one-dimensional signal into a set of features of type(line, Vee-groove, Lap-joint and etc.), A set of requirements for the segmentation process result from the application area, which in this case are laser welding, GMAW(Gas Metal Arc Welding), SAW(Submerged Arc Welding) and high speed tack welding. The algorithm is able to detect an exact welding position in the presence of noise and missing data, yet is reasonably economical to implement
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.233-236
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2001
본 논문에서는 가보필터를 이용한 복합무늬영상을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 영상을 분할하는데 있어 목적에 따라 다양한 방법이 있다. 그중 무늬(texture) 특징을 기반으로 영상을 분할하는 방법 중 가장 많이 알려진 것이 가보 필터이다. 이 필터는 탁월한 영상분할 결과를 얻을 수 있으나, 필터구현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 가보필터의 이 같은 반점인 복잡한 필터 처리를 단순히 하기 위해 전처리과정에서 필터를 영상에 맞게 선택하여 사용하였고, 영상 분할에 있어서도 histogram을 이용한 영상 분할을 수행함으로써 처리과정을 단순화 시켰다. 그 결과 간단한 알고리즘으로 빠른 수행이 이루어졌으며 좋은 결과를 가져올 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.209-212
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2001
본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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