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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 13 - 21 (9page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.7.13
이용수
초록· 키워드
범죄 현장에서 피의자가 남긴 족적 이미지 증거 분석을 돕기 위한 혼합 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소 이미지 전처리 기술이 새롭게 제안하였다. 족적 이미지 분석은 범인을 검거하는 데 있어 중요한 정보들을 제공하는 증거이다. 족적 분석의 신뢰성을 확보하기 위해 여러 제도들을 도입하고 있으나, 족적 이미지는 수집 과정에서 주변 외란 등으로 인해, 저품질의 족적 이미지가 많아, 원활한 분석이 이뤄지지 않아 증거로써의 효력을 잃는 경우가 많다. 아울러, 현장 족적 이미지의 노이즈 감소를 위한 연구가 활발히 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 현장에서 수집된 족적 이미지의 노이즈로 작용하는 조명 외란을 Retinex 기반의 네트워크를 통해 분리하고, Wavelet Transform 기반 노이즈 감소 네트워크를 통해 현장 족적 이미지의 분석을 지원한다. 비참조 평가 척도를 활용한 실험을 통해 제안하는 기술을 평가하여 정량적 및 정성적으로 우수한 성능이 확인되었다.
#forensic shoeprint analysis
#image enhancement
#retinex&wavelet transform
#image denoising
#lighting disturbances removal
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 제안된 족적 이미지 전처리 방법
- Ⅳ. 실험
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-090251339
