• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.299-302
• /
• 2006

본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.260-263
• /
• 2010

본 논문에서는 주행 중인 차량에서 전방을 향해 장착된 카메라를 통해 입력된 영상에서 측면에 부분적으로 나타나는 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 모션 벡터를 이용하여 주변 배경과 관측되는 차량 사이의 모션 벡터 차이를 이용하여 측면 차량을 검출하고 있다. 그러나 모션 벡터를 이용할 경우 정지된 차량이나 전방에서 다가오는 차량의 경우 검출하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모션 벡터를 사용하지 않고 차량 측면 모습에서 특징 정보를 추출하여 SVM 분류기를 통해 측면 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량 측면 모습의 특징을 뽑기 위해 영상의 밝기 변화에 강인한 국부 이진 패턴을 사용하였고 ROI영역 내에서 차량이 나타나는 위치에 상관없이 차량의 측면 모습을 찾아내기 위해 국부 이진 패턴의 히스토그램을 이용하였다. 실험결과에서는 제안하는 방법이 정지된 차량을 포함하여 88.5%의 정확도로 측면 차량을 검출하는 것을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.4
• /
• pp.381-388
• /
• 2001

본 논문에서는 실내외의 환경에서 강건하게 동작하는 움직임 검출 알고리즘을 제안한다. 시간적 평활법(temporal mean)과 시간적 중간치법(temporal median)을 이용한 배경영상의 추출에 의한 움직임 검출 알고리즘은 일반적으로 좋은 성능을 나타내지만, 일정한 영역내에서 발생하는 '반복적인 움직임'에 대해서는 움직임 검출에서 오 인식(false alarm)을 자주 발생시킨다. 이러한 문제 해결을 위해 하나의 화소에 다중의 배경값을 허용하여, 반복적인 움직임에 대해 보다 강건한 동작을 할 수 있는 다중 배경분포를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해서 기존의 방법들에 비해 월등한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.88-90
• /
• 2021

본 논문은 화학 문서 내에 존재하는 표를 검출하는 문제를 다룬다. 우선 문서에서 표가 있을 만한 영역만을 남긴 후, 객체 검출 분야에서 좋은 성능을 보이는 Cascade Mask R-CNN을 이용하여 화학 문서 내 표 검출을 수행하였다. 더 나아가 감마 보정과 스캔 잡음을 이용하여 학습 데이터를 증강함으로써 다양한 스타일의 표들을 강인하게 검출할 수 있도록 하였다. 합성 화학문서와 실제 화학 문서에 대해 제안한 방법을 적용하여 표 검출 성능을 측정하였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.393-401
• /
• 2002

Pipelines in power plants, nuclear facilities and chemical industries are often affected by corrosion effects. It is important to inspect the internal defects in pipelines in oder to guarantee safe operational condition. We have taken relatively much time, cost and manpower to use conventional NDT methods because these methods are contact measuring methods. In this paper, we used digital shearography, a laser-based optical method which allows full-field measurement of surface displacement derivatives. This method has many advantages in practical use, such as low sensitivity to environmental noise, simple optical configuration and real time measurement. The experiment was performed with pressure vessels which has different internal cracks and detected internal cracks in the pressure vessels at a real time using phase shifting method.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.439-448
• /
• 2012

TFT-LCD panel images have non-uniform brightness, noise signal and defect signal. It is hard to divide defect signal because of non-uniform brightness and noise signal, so various divide methods have being developed. In this paper, we suggest method to divide defective regions on TFT-LCD panel image by estimating a menas of two different size of windows, which is suggested by Eikvil et al., and using difference of them. But in this method, the size of detectable defects is restricted by the size of window, hence it has inefficient problem that the size of window have to increase to divide a large defect region. To solve this problem we suggest an algorithm which can divide various size of defects, by using Multi-scale and restrict a detectable size of defects in each scale. To prove an efficiency of suggested algorithm, we show that resulting images of real TFT-LCD panel images and an artificial image with various defects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1302-1304
• /
• 2015

컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.37 no.8A
• /
• pp.639-647
• /
• 2012

Vision-based on-road vehicle detection is one of the key techniques in automotive driver assistance systems. However, due to the huge within-class variability in vehicle appearance and environmental changes, it remains a challenging task to develop an accurate and reliable detection system. In general, a vehicle detection system consists of two steps. The candidate locations of vehicles are found in the Hypothesis Generation (HG) step, and the detected locations in the HG step are verified in the Hypothesis Verification (HV) step. Since the final decision is made in the HV step, the HV step is crucial for accurate detection. In this paper, we propose using a reduced multivariate polynomial pattern classifier (RM) for the HV step. Our experimental results show that the RM classifier outperforms the well-known Support Vector Machine (SVM) classifier, particularly in terms of the fast decision speed, which is suitable for real-time implementation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.10a
• /
• pp.674-677
• /
• 2017

The Hough transform is the most representative algorithm for a straight line detection based on edge pixels. It shows excellent performance in a simple linear image but requires a considerable amount of computation in a noisy or complex image and has a problem of detecting a pseudo straight line easily. In this paper, we propose a straight line detection algorithm to solve the problem of the conventional Hough transform. The proposed algorithm detects the straight line information of edge pixels by using principal component analysis (PCA) before performing Hough transform and performs the Hough transform of the limited slope area in the valid edge pixels based on the detected straight line information of edge pixels. Simulation results show that the proposed algorithm reduces the amount of computation as well as eliminates pseudo straight lines.

• Smart Media Journal
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.9-15
• /
• 2020

In this paper, we propose a network model composed of Multi path Encoder-Decoder branches that can recognize each instance from the image. The network has two branches, Dot branch and Segmentation branch for finding the center point of each instance and for recognizing area of the instance, respectively. In the experiment, the CVPPP dataset was studied to distinguish leaves from each other, and the center point detection branch(Dot branch) found the center points of each leaf, and the object segmentation branch(Segmentation branch) finally predicted the pixel area of each leaf corresponding to each center point. In the existing segmentation methods, there were problems of finding various sizes and positions of anchor boxes (N > 1k) for checking objects. Also, there were difficulties of estimating the number of undefined instances per image. In the proposed network, an effective method finding instances based on their center points is proposed.