• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.6 s.44
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• pp.151-156
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• 2006

This paper presents an background edge generation based automatic algorithm for detection of moving objects under moving camera. Background image is generated by rotating the fixed the camera on the tripod horizontally, aligning and reorganizing this images. We develop an efficient approach for robust panoramic background edge generation as well as method of edge matching between input image and background image. We applied the proposed algorithm to real image sequences. The proposed method can be successfully realized in various monitoring systems like intrusion detection as well as video surveillance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.1-12
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• 2008

This paper presents automatic moving object detection method using the rotating camera covering larger area with a single camera. The proposed method is based on the edge segment matching which robust to the dynamic environment with illumination change and background movement. The proposed algorithm presents an edge segment based background panorama image generation method minimizing the distortion due to image stitching, the background image generation method using Generalized Hough Transformation which can reliably register the current image to the panorama image overcoming the stitching distortions, the moving edge segment extraction method that overcome viewpoint difference and distortion. The experimental results show that the proposed method can detect correctly moving object under illumination change and camera vibration.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.171-182
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• 2007

We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. First we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. We get more edge pixels along LOD hierarchy. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. The first frame background scene is determined by camera motion, camera movement between two image frames, and other background scenes are computed from the previous background scenes. The computed background scenes are used to eliminate the tracked object from the scene. In order to remove the tracked object, we generate approximated background for the first frame. Background images for subsequent frames are based on the first frame background or previous frame images. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.754-756
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• 2004

본 논문에서는 칸투어 추적의 정확도 향상을 위하여 배경이 제거된 에지 중에서 실제로 추적하고자 하는 객체의 경계선에 존재하는 에지들을 선택하는 방법을 제안한다 우리는 전 프레임에 존재하는 객체 칸투어의 수직 방향 그래디언트를 계산한다. 또한 다양한 크기를 가진 면적의 개념을 사용한 그래디언트 계산은 노이즈에 의한 영향이나 작은 체크무늬의 텍스쳐를 가진 장면에서도 정확하게 객체의 경계선에 존재하는 에지를 선택할 수 있게 한다. 우리는 이렇게 다양한 크기로 계산된 그래디언트값들은 가중치를 사용하여 합으로 계산하고 이 값이 큰 에지들을 경계선에 존재하는 에지로 고려한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.4
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• pp.494-499
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• 2012

In this paper, a new method for detecting various objects that can be risks to safety navigation in sea environment is proposed. By analysing Infrared(IR) images obtained from various sea environments, we could find out that object regions include both horizontal and vertical direction edges while background regions of sea surface mainly include vertical direction edges. Therefore, we present an approach to detecting object regions considering horizontal and vertical edges. To this end, in the first step, image enhancement is performed by suppressing noises such as sea glint and complex clutters using a statistical filter. In the second step, a horizontal edge map and a vertical edge map are generated by 1-D Discrete Cosine Transform technique. Then, a combined map integrating the horizontal and the vertical edge maps is generated. In the third step, candidate object regions are detected by a adaptive thresholding method. Finally, exact object regions are extracted by eliminating background and clutter regions based on morphological operation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.1
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• pp.717-724
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• 2016

This paper proposes a change detection method based on the covariance matrices of color and edge gradient in a color video. The YCbCr color format was used instead of RGB. The color covariance matrix was calculated from the CbCr-channels and the edge gradient covariance matrix was calculated from the Y-channels. The covariance matrices were effectively calculated at each pixel by calculating the sum, squared sum, and sum of two values' multiplication of a rectangle area using the integral images from a background image. The background image was updated by a running the average between the background image and a current frame. The change areas in a current frame image against the background were detected using the Mahalanobis distance, which is a measure of the statistical distance using covariance matrices. The experimental results of an expressway color video showed that the proposed approach can effectively detect change regions for color and edge gradients against the background.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.139-142
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• 2006

본 연구는 장면 이미지로부터 텍스트에 존재하는 문자-에지 특징을 이용하여 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 캐니(Canny)에지 연산자를 이용하여 장면 이미지로부터 에지를 추출하고, 추출된 에지로부터 16종류의 에지-맵 생성한다. 생성된 에지 맵을 재구성하여 문자 특징을 갖는 8종류의 문자-에지 맵을 만단다. 텍스트는 배경과 잘 분리되는 특징이 있으므로 텍스트에 존재하는 '문자-에지 맵'의 특징을 이용하여 텍스트를 추출한다. 텍스트 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 분포와 텍스트에 존재하는 글자간의 공백 특징으로 한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 장면 이미지를 실험대상으로 하였고, 텍스트는 적어도 2글자 이상으로 구성된다는 제한조건과 너무 크거나 작은 텍스트는 텍스트 추출에서 제외하였다. 실험결과 텍스트 영역 추출률은 약 83%를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.676-678
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 일 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경이나 조명등으로 인해 얼굴의 형태가 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.628-630
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• 2003

본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.