• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.318-320
• /
• 1999

본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환(Discrete Cosin Transform : DCT)를 이용한 자동차번호판 추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 배경으로 이루어져 있으며 번호판 내에는 문자들이 조밀하게 모여 있다는 특징과 번호판 영역이 직사각형으로 되어 있다는 것을 이용하여 DCT에 의해서 자동차영상에서 수직, 수평, 대각선 성분만을 추출한후 이 추출된 에지영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 검출하고 이 검출된 번호판영역을 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 날씨가 흐리거나 아주 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서는 번호판 추출이 힘들었다. 그러나 제안된 본 논문은 날씨와 납과 밤에 상관없이 일관된 번호판 영상을 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제28권9호
• /
• pp.649-661
• /
• 2001

기존의 경계검출 방법은 디지털 영상에서 특정한 위치의 경계 존재 유무를 평가하기 위하여, 경계 신호를 강화하고 잡음의 영향을 줄이기 위한 여러 종류의 파라미터를 사용한다. 그 중 대표적인 것은 평활화 기능으로 가우스 함수를 많이 사용한다. 그러나, 평활화 함수는 그 크기에 따라 경계의 위치에 변화를 가져오기 때문에 특징 계산 등의 후처리 연산에 많은 오류를 전파하게 된다. 본 논문에서는 이러한 경계 검출과정의 오류를 줄일 수 있는 최적의 파라미터 평가를 퍼지 경계 표현을 이용하여 제안한다. 퍼지 경계 표현은 특정한 위치에 경계의 가능성 정도를 멤버십으로 부여하는 표현 방법으로서, 경계의 위치가 불확실하거나 밝기 변화가 이상적인 경계와 다를 경우에는 그의 애매성을 퍼지 멤버십으로 표현한다. 이러한 경계의 퍼지 표현을 이용하여 기존의 경계 검출기를 사용하여 검출된 경계에 대한 존재의 모호성 및 위치의 모호성을 평가하고, 최적의 파라미터 값을 영상의 종류에 따라 자동적으로 선택할 수 있는 측정값을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.1334-1339
• /
• 2018

Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권2호
• /
• pp.115-126
• /
• 2012

동영상에 포함되는 인공 캡션은 영상과 관계있는 의미정보를 포함한다. 이러한 영상을 표현하는 정보를 이용하기 위해 캡션을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존 방법들은 대부분 정지영상에서 캡션을 검출하였다. 하지만 동영상의 경우에는 유용한 시간정보가 있다. 따라서 본 연구는 이러한 시간정보를 사용한 캡션영역 검출방법을 제안한다. 먼저, 캡션후보영역 검출을 위해 문자출현맵을 생성하고, 후보영역 매칭 과정에서 지속후보영역을 검출한다. 검출된 지속후보영역의 소멸성 검사를 통해 캡션의 소멸 여부를 검출하고 소멸된 캡션 일 경우 시 공간정보에 의한 병합과정을 통해 캡션후보영역을 결정한다. 마지막으로 결정된 캡션후보영역을 검증하기 위하여 에지 방향 히스토그램을 이용한 신경망 인식기를 통하여 최종캡션영역을 검출한다. 실험을 위해 다양한 크기와 형태, 위치의 캡션을 포함하는 동영상에 대해 영역검출의 성능을 평가하고자 Recall과 Precision을 이용하여 제안하는 방법의 영역검출에 대한 효율성을 입증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.367-370
• /
• 2015

본 논문은 자동차 자율주행에 필요한 신호등 신호의 검출 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 일반적인 교통신호등 검출연구는 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방법을 사용한다. 그러나 조도 차이로 인한 인식률 저하와 느린 처리속도 문제가 있다. 제안한 방법은 형태학적 전처리 후 검출마스크를 통해 교통신호등 영역검출 및 인식을 제안한다. 먼저 영상을 조도에 강건하게 하기 위해 입력 영상을 YCbCr로 변환하고, Y채널에서 수평에지 성분을 추출한다. 그 후 신호등의 형태학적 특징을 이용하여 영역을 검출한다. 마지막으로 색상을 이용하여 신호등을 검출한다. 제안 방법을 다양한 환경에서 적용하여 기존 알고리즘보다 검출율과 처리 속도가 향상되었음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.60-68
• /
• 2007

본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.9-12
• /
• 2015

본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SURF 특징점 표현자(descriptor)를 수정하고 조합하여 영상의 왜곡에 강인하면서 정합을 수행할 수 있는 새로운 특징점 정합 기법을 제안한다. 스케일 공간을 생성하여 스케일 변화를 고려하고 잡음에 강인하기 위해 영상에서 특징점 후보군을 결정한다. 기존의 FAST는 에지 부분에서 특징점을 많이 검출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선하고자 한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인하기 위해 SURF 특징점 표현자를 사용한다. 제안하는 정합 기법은 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 나타낸다. 특별히 잡음이 존재하는 영상에서의 정합에 강인함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
• /
• pp.932-934
• /
• 2003

본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권7호
• /
• pp.646-654
• /
• 2007

최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권2호
• /
• pp.161-168
• /
• 2009

본 논문에서는 다양한 장애를 가진 사용자들을 위한 지능형 휠체어의 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템의 주된 목적은 전동휠체어의 조이스틱을 사용하기 힘든 장애인들에게 효율적인 인터페이스를 제공함으로써 그들의 안전한 이동성을 보장하여 독립적인 삶을 이끌어 나갈 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 제안된 시스템은 사용자의 얼굴 기울기를 인식하여 휠체어의 회전을 수행하고 입 모양을 인식하여 휠체어의 전진과 정지를 수행 한다. 이러한 얼굴 특징을 인식하기 위해 제안된 시스템은 얼굴 특징 검출기, 얼굴 특징 인식기, 전환기로 구성된다. 얼굴 특징 검출기는 Adaboost를 이용하여 얼굴 영역을 먼저 검출한 후 에지 정보를 이용하여 입 영역을 검출한다. 검출된 결과들은 얼굴 특징 인식기에저 statistical analysis와 K-means clustering을 이용하여 얼굴 각도와 입 모양을 인식한다. 전환기는 인식된 결과들을 휠체어의 모터를 제어하기 위한 명령어로 변환하여 사용자의 얼굴 및 입의 움직임으로 휠체어를 제어할 수 있도록 한다. 제안된 지능형 휠체어의 효율성을 증명하기 위하여 34명의 사용자를 대상으로 다양한 환경에서 실험한 결과 제안된 시스템은 전동 휠체어의 조이스틱을 사용 할 수 없는 장애인들에게 편리한 이동성을 제공하며, 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 사용 될 수 있음을 보여 주었다.