• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.29 no.1
• /
• pp.11-20
• /
• 2014

동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.351-353
• /
• 1998

본 논문에서는 보다 효율적인 영상 처리를 위해 생물 시각 시스템의 특성을 반영하는 영상 표현 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 단순화된 특성들만을 이용한 것인데 비해 본 논문에서 제안하는 방법은 고등 생물의 시각이 독립된 처리 경로를 가진 다는 점에 기반을 두고 있으며, 각 처리 경로의 시작이 되는 두 가지의 신경절 세포가 가지는 수용장의 분포 및 크기의 특성을 독립적으로 고려하여 각각 인식 및 움직임 정보 처리에 효율적인 영상 표현을 얻어낸다. 제안된 방법에 대한 실험 및 분석을 통하여 본 방법이 영상의 데이터를 효율적으로 축약시켜줄 수 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.127-130
• /
• 2002

동영상 장면에서 자막은 흔히 중요한 의미 정보를 나타내기 때문에 영상으로부터 자막 영역을 검출하는 것은 동영상에 대한 의미적인 분석 및 색인 등 다양한 범위에서 널리 응용될 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반으로 압축된 영상에서 자막 후보 영역을 검출하기 위한 고속의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자막 영역에서 나타나는 수평 밝기 값의 교대 패턴을 검출하기 위하여 각 블록 별로 1회의 1-D IDCT 과정을 필요로 한다

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.21 no.6
• /
• pp.965-976
• /
• 2016

Recently studies about audio-visual immersion are being carried out due to development of digital video but studies analysing quantitatively the content or climax of video has not carried out. The paper is analysed quantitatively by using shot size, camera angle, camera direction and camera position, objective & subjective which is general component of video expression. We can see the climax effects in the video destroying the principles because there is a rule when they use the component. This thesis analyses shot-list based on video expression in existing movies therefore it can analyse quantitatively several method commonly used in order to make the climax. These suggesting method that can find the part of climax based on analysis of shot-list can be used when you search the specific part of video like long movie or when you search the genre of the movie or when you index the genre. Also it can be very effective in various information services companies offering climax movie which is searched.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2004.03a
• /
• pp.251-254
• /
• 2004

최근 인공위성 영상자료의 해상도가 높아짐에 따라 영상을 통해 얻을 있는 정보의 양이 증가하고 있다. 영상의 식별력이 증가함으로써 영상에서 얻을 수 있는 정보량이 증가하지만 그와 함께 정보의 질이 향상되었다고 판단하기는 어렵기 때문에 지형과 영상의 정밀보정은 매우 중요하다 특히, 광학센서 기반의 인공위성 자료는 영상자료의 공간해상도 뿐만 아니라 촬영시기, 지형형태 둥 많은 내ㆍ외부 조건에 따른 특성을 가지고 있다. 이러한 특성은 표고가 높은 지형에서 더욱 크게 영향 받는다. 이에 본 연구에서는 Kompsat EOC 및 Spot-5 등 다양한 광학위성 센서에 대한 지형효과 특성을 위성의 기하정보 등록방법에 따라 분석함으로써 자료 이용의 효용성 제고에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.225-227
• /
• 1998

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.114-122
• /
• 2012

최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.12a
• /
• pp.105-108
• /
• 2000

본 논문에서는 텍스쳐가 지니고 있는 일반적인 속성 거침, 부드러움의 특성을 분석해서 영상에 내재된 텍스쳐를 자동으로 분석하고 분류하는 텍스쳐 인식 시스템을 제안한다. 본 연구는 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반 한 것으로 모멘트와 동차성의 차를 이용해서 텍스쳐의 일반적인 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가진다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.121-133
• /
• 2005

Texture imaging, which means texture image creation by co-occurrence relation, has been known as one of the useful image analysis methodologies. For this purpose, most commercial remote sensing software provides texture analysis function named GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix). In this study, texture-imaging program based on GLCM algorithm is newly implemented. As well, texture imaging modules for GLDV (Grey Level Difference Vector) are contained in this program. As for GLCM/GLDV Texture imaging parameters, it composed of six types of second order texture functions such as Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment, and Contrast. As for co-occurrence directionality in GLCM/GLDV, two direction modes such as Omni-mode and Circular mode newly implemented in this program are provided with basic eight-direction mode. Omni-mode is to compute all direction to avoid directionality complexity in the practical level, and circular direction is to compute texture parameters by circular direction surrounding a target pixel in a kernel. At the second phase of this study, some case studies with artificial image and actual satellite imagery are carried out to analyze texture images in different parameters and modes by correlation matrix analysis. It is concluded that selection of texture parameters and modes is the critical issues in an application based on texture image fusion.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2016.07a
• /
• pp.293-294
• /
• 2016

스마트폰, 블랙박스, CCTV 등을 통해 다양하고 방대한 영상 데이터가 발생하고 있다. 그중에서 사람의 얼굴 영상을 통해 개인을 인식 및 식별하고 감정 상태를 분석하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 SIFT알고리즘을 이용하여, 얼굴영상에 대한 특징점을 추출하고 이를 기반으로 성별, 나이 및 기초적인 감정 상태를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다.