• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.903-906
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• 2001

본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-200
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• 1997

영상을 분류한다거나 물체를 인식하는 방법들은 대부분 흑백 영상에 대한 것이다. 그 이유는 기존의 분류 방법에 어떻게 컬러 정보를 결합시킬 것인가 하는 문제를 쉽게 해결하지 못하거나 처리하는데 훨씬 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 연구에서는 컬러 영상들을 분류하기 위하여 기존의 고유 백터를 컬러 공간에 이용할 수 있는 방법을 제안하고, 이 고유 백터를 이용하여 컬러 얼굴 영상에 대한 분류 실험을 통해 여러 가지 특징에 대한 고유 백터를 영상 분류에 이용할 수 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.165-168
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• 1998

얼굴을 인식하는 연구 분야는 얼굴 영상을 분석하는 과정을 거친다. 또한, 얼굴 영상 분석은 얼굴 영상을 이용하는 모든 분야의 연구에 필요한 전처리 과정이라고 할 수 있다. 그러나 얼굴 영상을 분석하는 일은 많은 비용이 든다. 본 연구에서는 이러한 분석과정을 거치지 않고 얼굴 영상을 변형한다. 입력되어지는 얼굴 영상에 나타나는 얼굴 표정을 파악하기 위하여 입력되는 데이터의 변화를 가장 잘 표현해 주는 것으로 널리 알려져 있는 고유 벡터를 이용하며, 기존의 영상을 변형한새로운 영상을 생성하기 위해서 가장 직관적으로 사용할 수 있지만, 광류 영상을 구하는 과정이 시간적으로 많은 비용을 요구하기 때문에, 본 연구에서는 일반 영상에 대한 고유 벡터와 광류 영상에 대한 교유 벡터를 이용하여 고유 벡터 공간 상의 가중치 벡터를 전달하는 방법으로 영상을 처리할 때마다 수행하여야 하는 광류 계산과정을 제거하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.18-25
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• 2011

현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.458-460
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• 1998

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권2호
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• pp.110-118
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• 2007

목적: 확산텐서자기공명영상(DT-MRI: Diffusion Tensor Image)을 이용하여 확산의 주축을 구성하는 세 성분에 대한 고유치 (eigefvalue)의 영상을 구현해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 고유치 영상을 구현하기 위해서 3.0 테슬러 MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 확산텐서영상을 얻었으며, Moore-Penrose pseudo-inverse 방법과 SVD(single value decomposition) 방법을 이용하여 확산 주축을 계산하였다. 이 과정을 픽셀단위로 반복적으로 계산하여 새로운 확산 주축 영상들을 만들었으며, 이 확산 주축 영상들과 분할 비등방성 영상의 관계를 조사하였다. 결과: 확산텐서영상 기법으로 얻어진 확산텐서영상을 이용하여, 세 방향의 확산 주축에 대한 고유치 영상을 구성하였으며, 고유치 영상들과 분할 비등방성 영상을 함께 분석함으로써, 뇌의 해부학적 구조물에 따른 분할 비등방성 값의 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 확산 주축에 대한 고유치의 변화에 대한 컴퓨터 모의실험에서, 변화하는 고유치에 따른 분할 비등방성 값의 변동 추이를 알아볼 수 있었다. 그리고 확산 주축의 크기가 비등방성을 좌우하는 것이 아니라, 세 확산 주축의 조합으로 비등방성의 정도를 표현한다는 것을 확인할 수 있었다. 확산 주축 방향의 고유치들을 분리하여 영상화 함으로써, 뇌의 병변에 의한 비등방성의 변화의 원인이 확산 주축의 어떠한 변화에 의해 발생하는 것인지 확인할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.559-564
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• 2002

본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.400-407
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• 2019

본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.43-51
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• 2009

본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1054-1061
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• 2000

영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.