• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1397-1403
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• 2018

오늘날 현대인들은 피부 관리를 신체적 건강관리의 일환으로 인식하고 있으며, 일반적으로 얼굴에서 발견되는 피부 질환 문제는 여드름이다. 본 논문에서는 CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간을 이용한 효과적인 여드름 검출 알고리즘을 제안하였다. 성분 영상$a^*$의 값이 양수일 경우에 적색이므로 피부 영상에서 적색 계통의 여드름 검출에 적합하다. 먼저 RGB 칼라 공간 기반의 피부 영상은 칼라 밸런싱을 통해 광 보상을 수행하고, CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간으로 변환한다. 추출된 성분 영상 $a^*$을 정규화하고, 임계값 처리를 통해 피부 영역과 여드름 영역을 추정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 밝기 정보를 이용한 방법보다 효과적으로 여드름을 검출하였고, 반사되는 광원에 강인함을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.7-16
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• 2015

바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.429-440
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• 2014

홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1919-1925
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• 2013

본 논문은 스쿨존 영역의 교통 환경 분석을 위한 배경영상 추출 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 교통 환경에서 수시로 발생되는 밝기 변화와 정지 객체에 의한 문제를 해결하고 있다. 전자를 위해 고속 Sigma-Delta 알고리즘을 이용해 배경영상을 현 프레임으로 고속 갱신하고, 후자를 위해 직전 프레임과 오랜 시간의 평균 배경영상을 이용해 동적 영역을 검출하여 정지 객체를 배경영상에서 배제한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들과 비교하여 밝기 변화에 빠르게 잘 적응하고 있고, 배경영역의 SAD (Sum of Absolute Differences)를 약40~80% 정도를 줄여주고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.23-33
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경으로부터 자연스런 상태로 촬영된 얼굴들을 검출하는 알고리듬에 대해 기술한다. 이 방법은 얼굴영역이 적당한 크기의 블록내에서는 비교적 비슷한 밝기는 지닌다는 점에 착안하였다. 이 사실을 근거로, 먼저 영상을 계층적으로 블록화하고, 블록들의 밝기가 서로 비슷한 영역을 신속히 얼굴후보로 선택하여, 후보영역내에서 구체적인 얼굴특징을 찾는 단계적 처리방법을 도입하였다. 후보영역내의 구체적인 특징추출을 위해서 어둡고 좁은 영역을 강조하는 국소 휘도치 변환법을 사용하였으며 최종 판단을 위해서는 얼굴의 각 기관이 갖는 삼각형의 배치구조를 제약으로 사용하였다. 매우 간단한 방법으로 얼굴영역을 처리하였기 때문에 특징점들을 추출할 때 생기는 파라메터 설정문제를 피할수 있고 그 결과 파라메터값에 크게 의존하지 않는 안정된 시스템 구현이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.945-952
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• 2007

얼굴 검출은 얼굴 인식을 위한 첫번째 단계로써, 입력 영상에서의 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아내야 한다. 얼굴의 위치를 찾아내는 것은 크기변화, 조명변화, 회전과 같은 다양한 상황이 발생하기 때문에 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 문제 중 얼굴이 회전되었을 때 얼굴을 검출하는 방법에 초점을 맞추었다. 먼저, 다인종 얼굴 데이타로부터 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아낸 뒤, 후보영역에서 두 눈을 검출하다. 두 눈을 이용하여 회전각도를 찾아내고 베이지안 분류기를 이용하여 정면얼굴이 되도록 다시 회전시키는 방법을 이용하였다. 다인종에 데이타를 이용한 회전된 얼굴에 대해서 얼굴검출 알고리즘을 실험하여 결과를 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.147-157
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• 2007

에지검출은 컴퓨터비전과 영상처리 시스템에서 널리 사용되는 단계이다. 본 논문에서는 잡음영상에서 효율적인 에지검출을 위해 이표본 위치 문제에서 월콕슨 검정의 대안인 로버스트 순위-순서 검정에 기초한 새로운 검출법을 제안하였다. 제안된 방법은 $\delta$-에지모형하에서 $5\times5$ 윈도우의 부분 픽셀만으로 구성된 근방영역 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 조사하였다. 제안된 에지 검출법의 성능을 평가하기 위해 실제영상과 인조영상을 가지고 영상실험을 통하여 얻은 에지맵과 객관적인 척도하에서 양적으로 비교 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.446-450
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• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.386-390
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• 2007

센서 네트워크 시스템은 한정된 자원을 갖는 센서노드들을 광대한 영역에 설치하여 새로운 정보를 수집 하고 모니터링 하는 기능을 한다. 센서 노드와 센서의 고장(Sensor node faulty or Sensor faulty)은 열악한 설치 환경이나 제한된 리소스에 의해 종종 발생 되는데 이들 고장은 네트워크 내에서 요구되는 양질의 서비스 제공에 많은 문제를 가져온다. 본 논문에서는 센서 노드의 고장 검출 알고리즘으로 알려져 있는 Consensus 알고리즘과 센서노드에서 사용되는 센서의 고장을 검출할 수 있는 localized faulty sensor detection 알고리즘을 혼합하여 시스템에 안정된 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제안하며 실제 시뮬레이션과 제작된 실험장치에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 한다.