• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1121-1135
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• 2005

본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.162-170
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• 2013

최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.88-95
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• 2011

모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.170-178
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• 2008

3 차원 정보로부터 정확한 에지를 추출하고 푸리 변환하여 물체를 인식할 수 있는 고 효율의 물체 인식방법을 제안하였다. 물체의 윤곽은 인식에 유용한 많은 정보를 포함하고 있지만, 정확한 윤곽정보를 얻기가 어려우며, 정확한 윤곽정보를 얻었다고 하더라도 물체의 크기나 방향 마다 윤곽이 달라지기 때문에 물체 인식에 획기적 대안으로 활용되지 못하고 있다. 제안한 물체 인식 알고리즘은 1) 레이저 스캔 디바이스를 사용하여 얻는 3 차원 물체정보로부터 정밀한 물체 윤곽을 획득하고 2) 크기 및 회전 불변한 푸리에 표시 자를 이용하여 윤곽을 표현함으로써, 필요 데이터 베이스의 크기를 대폭 줄인다. 이렇게 얻어진 물체에 대한 푸리에 표식자 정보는 미리 준비된 푸리에 표식자 데이터 베이스로부터 최적 정합되는 물체를 찾아 인식한다. 이 알고리즘은 MPEG7 Part B의 방대한 영상 데이터 베이스를 대상으로 실험하였으며, 그에 대한 결과를 논문에 포함시켰다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.395-402
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• 2018

손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1453-1463
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• 1994

본 연구에서는 로보트 시스템에게 인식기능을 부여하여 작업대상물의 위치와 방향이 임의적으로 변경되어도 사용자가 원하는 핸들링작업을 원활하게 수행할 수 있는 자동화시스템을 구현하는데 있다. 이를 위하여 작업대상물의 변화된 위치와 방향은 시각센서로서 검출하고, 화상처리과정에서 명도정보의 가변과 같은 주변여건의 변화때문에 발생하는 에지 추적 오차는 적절한 필터링 방법을 적용하여 최소화시켰다. 시각센서의 운용 프로그램은 인터럽트 기법으로 주변장치와 상호제어가 가능토록 구성하고, 시각센서에서 검출한 데이타는 아스키 포멧으로 로보트시스템에 전달되어 6자유도 매니플레이터의 툴 좌표계는 검출데이타와 비례하게 자동보성되어 작업대상물의 위치와 방향변화를 추종할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템 운용 알고리즘을 생산현장에 직접 적용한 결과 라인 밸런스의 향상과 산업재해방지를 위한 효과적이고 안정된 생산설비로써 운용될 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.32-39
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• 2016

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.303-308
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• 2010

본 논문에서는 기울기 벡터장과 조건부 엔트로피를 결합한 의료영상 정합 방법을 제안한다. 정합 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 수행한다. 먼저 공간적 정보를 얻기 위해 윤곽선 정보의 방향을 제공하는 기울기 정보인 기울기 벡터장을 계산한다. 다음으로 주어진 두 영상에서 픽셀의 밝기정보와 에지정보를 결합하여 조인트 히스토그램을 계산하여 조건부 엔트로피를 구하고, 이것을 두 영상의 정합측도로 사용한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 자기공명 영상과 변환된 컴퓨터단층촬영 영상에 기존 방법인 상호정보기반의 측도, 조건부 엔트로피만을 사용한 측도와 비교 실험을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 보다 더 빠르고 정확한 정합임을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.20-28
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• 2000

오차확산 하프토닝 기법은 연속계조 영상을 이진영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 특성분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이러한 경계정보의 재현성 개선하기 위해 전처리 필터를 적용하는 오차확산 기법을 제안한다. 제안한 전처리 필터는 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값, 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값은 현재 화소를 중심으로 하여 $3{\times}3$ 인접화소에 Sobel 연산자를 적용시켜 얻는다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 미분값의 크기를 포함하는 함수와 미분값의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 하프토닝 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 원영상과 오차확산된 하프토닝 영상과의 차이(표시오차)를 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용하여 기존의 경계강조 오차확산 알고리즘과 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.53-59
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• 2011

보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 $0^{\circ}$, 표준편차 $3^{\circ}$의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.