• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.43-51
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• 2014

TFT-LCD 영상은 다양한 특성의 결함을 포함하고 있다. 배경 영역과의 휘도 차이가 커서 육안으로 식별 가능한 결함부터 휘도 차이가 매우 적어서 육안 검출이 어려운 한도성 결함까지 포함한다. 본 논문에서는 휘도 차이를 이용하여 결함 영역에 포함될 확률이 높은 결함 화소부터 순차적으로 단계를 진행하면서 결함 후보 화소를 검출하고, 검출된 후보 화소를 블랍으로 구성하여 블랍의 크기와 주변 영역과의 휘도차이를 이용한 기법을 통해 최종적으로 결함 영역과 잡음을 구분하여 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 다양한 결함을 포함하는 영상에 대한 실험 결과를 살펴봄으로써 신뢰도 높은 결함 검출 결과를 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.286-289
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• 2012

본 논문은 3차원 깊이 정보를 이용하여 감시카메라에서 움직이는 사람을 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 배경과 움직이는 사람을 분리한 후, 분리된 영역을 CCL(connected-component labeling)을 통하여 각각 블랍(blob) 단위로 나누고 그 블랍을 추적한다. 그 중 블랍 단위로 나누는 데 있어 두 블랍이 합쳐진 경우, 3차원 깊이 정보를 이용하여 두 블랍을 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.923-926
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• 2011

본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1070-1075
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• 2019

본 논문은 영상에서 숫자열을 검출하고 숫자열을 구성하고 있는 숫자들을 분할하여 숫자 인식 시스템을 위한 입력 숫자 영상을 생성하는 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 블랍 검출을 통해 블랍화된 숫자열을 검출하고, 검출된 블랍 정보를 이용해 숫자열 영역을 지정하고, 숫자열 기울어짐을 보정한다. 그리고 제안된 알고리즘은 본 논문에서 새롭게 정의된 세 종류의 CPgraph을 이용해 숫자 기울어짐을 보정하고, 보정된 숫자열에서 숫자 분할을 위한 경계 지점을 결정한다. 일정 영역의 폰트 크기로 인쇄된 숫자열을 포함하는 영상 그룹과 필기체 숫자열을 포함하는 영상 그룹을 이용한 숫자 분할 실험에서 제안된 알고리즘 각 영상 그룹에서 100%와 90% 이상의 숫자들을 성공적으로 분할하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.652-654
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• 2012

본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.157-160
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• 2011

본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 녹화 도중에 검출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차 영상을 이용하였고, MPEG-4 동영상 녹화 시 EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)에서 검출되는 움직임 벡터의 값을 이용하였다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 세 가지의 {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running} 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 각 단계에서는 단계별 임계값을 이용하여 구분하였다. 실험을 위해서 약 150개의 상황을 연출하였으며, 실험 영상에서 각 단계를 구분하는데 약 86% ~ 98% 까지의 높은 인식률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1271-1283
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• 2007

평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.57-64
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• 2014

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1095-1102
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• 2014

본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 인간의 활동성을 분석하기 위하여 움직임 벡터를 사용하며, 고속연산에 GPU를 활용한다. 먼저 가장 중요한 부분인 전경으로부터 적응적 가우시안 혼합기법, 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 분석한다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}의 세 가지 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 실험을 위해서 약 300개의 상황을 연출하였으며, 약 86%~98% 의 인식률을 보였다. 또한 $1920{\times}1080$ 크기 영상에서 CPU 기반은 4.2초 정도 걸렸는데, GPU 기반에서는 0.4초 이내로 빨라진 결과를 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.38-44
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• 2016

본 논문에서는 움직임 벡터를 이용한 낙상 감지 시스템에 관해 기술한다. 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 낙상 여부를 판단한다. 기존의 영상 기반 낙상 감지 시스템의 경우 특정 방향으로 낙상이 발생하는 경우에만 낙상 감지에 성공하였지만 제안 시스템의 경우 다양한 각도에서 낙상이 발생하여도 상황 판단이 가능하다는 장점이 있다. 실험을 위해서 150개의 상황을 연출하였으며, 약 85% ~ 97.1% 낙상 상황 판단 성공률을 보였다.