• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.70-71
• /
• 2010

요즘 감시카메라 시장은 전 세계적으로 이슈가 되고 있다. 감시카메라는 적은 인원으로 많은 장소를 한 눈에 감시할 수 있고, 문제가 발생했을 때, 녹화 저장된 영상을 통해 그 상황을 다시 볼 수 있다. 이렇게 다양한 기능과 편리함으로 우리에게 도움을 주는 감시카메라이지만, 마스크나 선글라스, 또는 여러 가지 잡음에 의해 얼굴 영상의 부분이 훼손되는 상황에서는 신원 확인을 하기가 어렵다. 때문에 가려진 얼굴을 제대로 인식하기 위해 영상 처리 분야에서 얼굴의 가려진 영역을 찾아 그 부분을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문은 기존 PCA 방법을 이용하여 가려진 영역을 찾아내고, PCA를 반복적으로 사용하여 재구성하는 대신 상관관계를 이용하여 얼굴의 가려진 영역을 자동적으로 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 두 눈의 중심이 고정되어 있는 BioID 데이터로 상관계수를 구하고 얼굴의 특정 부분을 임의로 가려 실험을 수행하였다. 제안된 방법의 결과는 PCA 방법으로 수행한 결과와 함께 비교되어 원본 영상과의 오류 값이 더 작게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.829-831
• /
• 2004

다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.

• 응용통계연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.515-523
• /
• 2000

본 논문에서는 변화점 문제(change-point problem)에 대한 통계적 방법들을 사용하여 에지를 검출하고자 한다. 이를 위해 $n\timesn$ 부분영상을 선택하고 선택된 영상이 농도값에서 유의한 차이가 있는 두 개의 영역으로 분할하는 경계에 대응되는 에지점(edge point)을 포함하는지에 대해 가설 검정을 한다. 에지 검출에 사용되는 통계적 방법은 이표본 Kolmogorov-Smirnov 검정에 기초해서 얻은 제안된 방법과 기존의 우도비(likelihood ratio)방법,비모수적인 Wolfe-Schechtman 방법 등이다. 위 방법들의 성능을 평가하기 위해 접음영상과 잡음없는 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.38-45
• /
• 2003

메타 휴리스틱의 한 기법인 Ant System (AS) 알고리듬을 윤곽선 검출 문제에 적용하고 그 실험 결과를 보여준다. 윤곽선의 품질을 픽셀영역간 불일치 정도, 연속성, 두께 및 길이의 관점에서 규정지었다. 적합도 함수를 윤곽선 경로비용 최소화 문제로 전환하여 최적해를 탐색하였다. 예제 영상 실험결과 기존의 다른 기법에 비해, 영상의 질에 무관하게 상대적으로 신속하게 적은 메모리를 차지하는 즉, 최소량의 픽셀로 구성된 윤곽선을 검출할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.649-651
• /
• 2004

본 논문은 메모리 집적도의 증가로 인해 많이 발생하는 이웃 패턴 감응 고장에 대한 효율적인 테스팅 방법을 제안하고 있다. 기존의 테스팅 방법에서는 비트 단위의 순차적인 셀 어레이 접근으로 인해 결함 검출율과 테스팅 시간에 있어서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제들을 본 논문에서는 이웃 패턴 감응 고장을 효율적으로 검출 할 수 있는 타일 방식으로 셀 어레이를 구분하여 이웃 셀의 영역을 제한한다 그리고 기본 셀과 이웃 셀에 필요한 패턴을 병렬로 입출력시킬 수 있는 병렬 접근 디코더와 검출기를 설계함으로써 전체 테스팅 시간을 줄이고 결함 검출율을 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.35-47
• /
• 2010

본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.152-155
• /
• 2019

클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권5호
• /
• pp.617-630
• /
• 2005

일반적인 장면전환 검출방법은 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하여 일정한 임계값 이상일 경우 장면전환으로 판단한다. 그러나 기존의 장면전환을 검출하는 알고리즘은 장면전환을 검출하는데 있어서 프레임의 특징 값을 추출하기 위하여 복호화 과정에서 많은 시간이 소비되었고 단지 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하기 때문에 빛의 변화나 물체의 움직임에 따른 오검출 문제를 나타내었다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영역에서 매크로블록 정보를 직접 추출 및 이용하여 효과적인 장면 전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG에서 매크로블록 정보를 직접 추출하고 이용하므로 기존의 알고리즘의 문제점인 많은 연산량 문제를 개선하였고, 연속된 프레임과의 비교를 통한 장면전환 검출이 아닌 이전 또는 이후 영상과의 연관성을 분석하여 장면전환된 프레임을 검출함으로 빛의 변화나 물체의 움직임과 같은 오검출 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 히스토그램을 이용한 알고리즘보다 빠르고 정확하게 검출할 수 있음을 보이고, 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권8호
• /
• pp.996-1003
• /
• 2012

본 논문은 차량용 전방 카메라를 이용하여 근거리 옆 차선의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 근거리 옆 차선의 차량은 상대적 위치에 따라 형태의 변화가 심하기 때문에 기존의 방법들은 대부분 움직임 정보를 이용하여 근거리 옆 차선 차량을 검출한다. 그러나 이러한 움직임 정보에 기반한 방법들은 자가 차량을 앞지르는 차량만 검출할 수 있다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 움직임 정보를 사용하는 대신 근거리 옆 차선 차량이 존재하는 관심 영역의 특징을 이용한다. 이로 인해 근거리 옆 차선의 추월 차량 뿐 아니라 정지해 있거나 나란히 주행하는 차량들 또한 검출이 가능하다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 날씨 및 도로 환경에서 근거리 옆 차선 차량을 효과적으로 검출하였으며 실시간 처리 속도를 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권1호
• /
• pp.94-104
• /
• 2007

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.