RF(radio frequency) 신호보다 낮은 주파수로 표본화하는 BPS(bandpass sampling) 기술은 별도의 하향변환기를 사용하지 않고 표본화 처리만으로 기저대역 신호를 얻을 수 있으므로 수신기 회로를 간소화할 수 있어 유리하다. 표본화 장치를 2개 사용하는 2차 BPS 방식은 aliasing 현상에 의하여 기저대역에서 간섭이 발생하더라도 두 가지 표본화 신호의 관계를 이용하여 간섭 성분을 제거할 수 있다. 이 때 사용되는 interpolant 필터는 표본화된 두 신호 사이의 위상을 조절하는 것으로서, 간섭 제거 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 하나의 interpolant 필터를 사용하면서 다중 대역으로부터의 간섭 신호들을 제거할 수 있는 다중 대역 interpolant 필터를 제안하였다. Interpolant 필터 설계를 위한 여러 가지의 위상 특성을 제안하고, 각각에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 연속적으로 변화하는 위상 특성을 가진 필터가 간섭 신호 제거 성능이 가장 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 공개키 기반 등록기관의 사용자 신원 확인 기능의 안정성과 신뢰성 향상을 위한 방법으로 홍채인식 기술을 활용한 등록기관 시스템을 제시한다. 제안하는 시스템은 홍채 패턴의 처리 기능에 따라 홍채영상 획득, 홍채정보 등록, 홍채정보 검증의 세 개의 모듈로 구성되며, 각 모듈간의 등록 정보의 교환은 대칭키 암호 알고리즘으로 암호화를 해서 안전하게 송수신이 이루어진다. 홍채 패턴의 효율적 표상과 비교를 위한 홍채 특징 정보의 추출방법으로서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상의 다중분할 과정을 통해 적은 차원의 정보를 추출하여 효과적인 특징벡터를 구성하는 방법을 사용한다. 적용된 홍채인식 방법에 대한 실험을 통해서, 생체인식 기술의 새로운 분야로의 적용 가능성을 살펴본다.
본 논문에서는 무안경식 다시점 입체 모니터에서 다시점 3차원 영상을 시청할 때 발생하는 시점 엘리어싱 (view aliasing) 및 시점간 엘리어싱(inter-perspective aliasing)을 제거하기 위해 변위 정보에 적응적인 필터를 제안한다. 일반적으로 다시점 영상의 해상도가 다시점 모니터의 해상도보다 크면 입력되는 다시점 영상의 부표본화(subsampling)로 인하여 시점 엘리어싱이 발생하게 된다. 또한 무안경식 다시점 모니터에서 관찰자가 영상을 시청할 때 시점 이동 시 불연속적인 구간으로 인해 발생하는 시점간 엘리어싱 때문에 눈의 피로를 느끼게 된다. 이러한 엘리어싱 현상은 입체 영상을 시청할 때에 변위 정보가 클수록 더욱 강하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 중간영상 생성 개수와 변위 정보의 강도에 따라 필터의 강도를 조절하는 저역통과 필터링 기법을 제안하였고, 제안한 필터링에 의해 엘리어싱의 영향이 줄어드는 효과를 DSCQS (double stimulus continuous quality scale method) 방식을 이용하여 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 움직임 탐색영역에서의 MAD 분포 및 블록내 화소의 부표본화를 이용한 두가지 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안한 두 가지 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 영역에서 현재 블록 MAD의 최소 및 최대 범위를 구하여 이용하였으며, 이때 사용되는 MAD의 최소 및 최대 범위는 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구하였다. 또한, 블록 정합은 블록내 화소를 부표본화한 뒤 행하였다. 제안한 첫 번째 방법에서는 블록 MAD의 최소 범위를 이용하여 이웃 블록과 움직임이 중첩되지 않는 영역에서 구한 기준 MAD가 블록 MAD의 최소 범위보다 큰 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 또한, 본 논문에서는 계산량을 크게 줄이기 위한 방법으로 현재 블록 MAD의 분포 특성을 이용한 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 각 탐색점에서의 실제 MAD는 MAD의 최소 및 최대 범위 사이에 존재하게 된다는 것을 이용하여, 실제 MAD 분포의 확률적인 모델을 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컸뼜\ulcorner모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 우수한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다차원 서브밴드 필터 뱅크에서 양자화 효과에 대한 분석과 그에 따른 최적의 필터 설계 방법에 대한 이론을 제안한다. 기존의 서브밴드 필터뱅크에 대한 연구에서 양자화 과정에 대한 고려는 매우 미미하였다. 본 연구에서는 확률 밀도에 최적화된 양자화기가 이득에 무상관성 잡음이 더하여진 비선형 형태로 모델링 되어 서브밴드 구조에 결합된다. 분석/합성 필터 뱅크에 다위상 분리 방법을 적용하여 양자화 과정에 의한 출력에서의 MSE가 유도되며 이 에러의 최소화 과정을 통하여 최적의 필터 설계 방법이 개발된다. 또한 5점형 구조의 표본화 격자를 이용한 최적의 비분리 파라유니터리와 이중직교 필터의 설계와 이를 이용한 영상 데이터의 압축 및 복원 과정을 통하여 성능 분석을 한다. 시뮬레이션 결과 제안한 설계방법에 따른 필터가 기존의 단순한 PR 서브밴드 필터보다 영상의 압축 및 복원에서 10에서 20퍼센트 정도의 MSE 감소를 보여주었고 낮은 비트율에서 특히 우수한 성능을 나타내었다.
지각 양자기 광전 변환 함수의 생략 Taylor 급수를 이용한 선형 근사는 휘도 조절 기법의 하드웨어 구현에 적합한 폐쇄형 솔루션을 제공할 수 있지만, 600~3,900 cd/m2 구간의 선형 영역 광 신호에 대해 상대적으로 큰 근사 오차를 유발한다. 이러한 비-선형 광전 변환 함수의 근사 오차 개선을 위해, 본 논문에서는 새로운 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 근사 모델은 그 근사 범위를 고려한 직선의 위치 교정 및 기울기 산출을 수행한다. 제안 모델의 성능 검증을 위해, 다양한 고-휘도 실험 시퀀스를 대상으로 모의실험을 수행하였고, 이를 통해 채도가 높은 색상을 포함하는 시퀀스에 대해서는, Taylor 급수를 기반으로 한 기존의 선형 모델에 비해, 휘도 신호의 t-PSNR을 4.65dB 만큼 개선할 수 있는 높은 성능 향상을 확인하였다.
본 논문은 압축된 영상의 복원 과정에서 축소된 채도 정보를 휘도와 채도 성분의 상관관계를 이용하여 효율적으로 재구성하는 기법들에 대해 살펴보고, 기존에 계산 복잡도 측면에서 효율성을 보인 적응적 가중치를 가진 2차원 선형 보간법에 대해 문제점을 분석하였다. 그리고 본 논문은 2차원 선형 보간법에 대해 영상의 공간 주파수 분포를 고려하지 않는 문제점을 개선하고 저성능 시스템에 적용하기 위해 휘도 성분의 에지 반응도에 따라 계산 복잡도가 서로 다른 재구성 기법을 적용하는 다중 모드 재구성 기법을 제안하였으며, 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가 실험을 통해 유사한 수준의 복원 영상의 품질을 지원하면서 채도 재구성을 위한 계산 시간을 상대적으로 줄이고 있음을 확인하였다.
대역통과 표본화(BPS: bandpass sampling) 기술은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 때 표본화하고자 하는 신호의 주파수보다 낮은 주파수로 표본화하는 것을 말한다. BPS 처리만으로도 수신 신호의 스펙트럼이 기저대역에 나타나게 되기 때문에 주파수 하향변환기를 사용하지 않을 수 있어 편리하다. 2차 BPS 시스템은 BPS 과정으로 인하여 발생될 수 있는 aliasing 간섭 성분을 제거하고자 2개의 표본화기를 사용하는 장치이다. 본 논문에서는 2차 BPS 시스템의 aliasing 간섭 성분을 최대로 제거하도록 interpolant 필터의 위상을 최적 설계하는 방식을 제시하였다. 이 방식은 수학적으로 유도된 것으로서, BPS 입력 스펙트럼의 어떠한 조건에서도 항상 성립한다. 수신 신호 전력 스펙트럼을 다양하게 변화시키면서 제안된 방식에 따른 성능 개선 효과를 통계적으로 조사하였고, 기존의 준최적 방식과 비교할 때 최대 5~20 [dB]의 성능 개선이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 탐색 영역에서의 탐색점 부표본화와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD) 값의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이때, 현재 탐색점에서의 MAD의 최소 범위를 구하기 위해서는 이웃 탐색점에서의 MAD를 사용한다. 그러므로 제안한 방법에서는 먼저, 탐색 영역에 대하여 4:1로 탐색점 부표본화를 행한 뒤, 부표본화 된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAD를 구한다. 그리고, 나머지 탐색점에 대하여서는 각 탐색점의 MAD 값의 최소범위를 부표본화 된 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구한 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 탐색점에서 MAD의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)과 동일한 성능을 유지하면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있었다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 FSBMA와 동일한 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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