• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.549-557
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• 2013

본 논문에서는 컨테이너 식별자 영상 인식 시스템의 전처리 과정에 다중 임계 영역을 사용하는 방안을 제안한다. 컨테이너 영상의 특징을 이용해서, 설정된 여러 개의 후보 임계 영역들을 사용해서 영상을 각각 이진화하고, 각각의 이진 영상에 대해서 라벨링, 패널링 등을 함께 진행하면서 최종적으로 최적의 문자 영역을 추출한다. 또한 유사한 방법을 적용해서 잡음을 제거하고 개별 문자를 분리한다. 영상 162장을 사용한 실험에서 문자 영역 분리와 개별 문자 분리의 성공률이 각각 99.04%와 98.09%가 되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.43-49
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• 2021

소형 적외선영상 호밍시스템은 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 지상의 표적을 주야간 적외선 영상을 통하여 표적 정보를 획득하여 실시간 영상처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 CPU와 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. CPU, FPGA 선정과 영상신호처리를 위한 CPU-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 김발구조의 적외선센서를 제어하기 위한 FPGA를 활용에 대하여 설명한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.845-847
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• 2012

본 논문에서는 다수의 Landsat 영상을 이용하여 구름지역을 보정한 영상을 제작하였다. 비슷한 시기에 취득된 다수의 영상에서 구름을 제거하고, 구름이 제거된 부분을 다른 영상의 온전한 화소값을 기준으로 복원함으로써 효과적으로 구름지역 보정 영상을 제작할 수 있었다. 제작된 영상은 구름 때문에 식별이 불가능한 지역을 크게 감소시켰으며, 주기적인 위성영상의 취득이 어려운 여건을 개선하는 한편, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류 등 다양한 분야에 활용될 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.131-141
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• 2012

본 논문에서는 저해상도, 저조도, 기하학적 왜곡 등과 같은 열화 요인에 의해서 식별이 불가능한 차량 번호판 분석 방법을 제안한다. 기존 차량 번호판 인식기술은 열화 요인을 제거하는 전처리 과정에서 영상을 식별 가능한 상태로 개선하지 못하는 경우 번호판의 인식이 불가능하였다. 제안된 방법은 전처리 과정에서 번호판 영상이 식별 가능한 상태로 개선되지 못하더라도, 미리 저장된 참조 번호 영상을 입력 영상과 동일하게 왜곡시킨 후, 통계적 방법으로 유사도를 추정하여 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 불완전한 조명 환경, 육안으로 식별이 불가능할 정도의 저해상도 영상에서도 용의 차량의 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 실제 범죄 용의 차량의 번호판을 인식하여 실제 검거에 사용이 되었고, 다양한 환경에서 실험을 통하여 범죄 증거를 입증하는데 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.79-86
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• 2006

영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감. 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교. SYM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-221
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• 2003

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 과정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다. 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권3호
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• pp.364-377
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• 2014

In this paper, we have developed a target recognition algorithm based on a template matching technique using Synthetic Aperture Radar (SAR) images. For efficient computations, Radon transform-based azimuth estimation algorithm was used with the template matching. MSTAR data set was divided into two groups according to the depression angles, which were a train set and a test set. Template data were generated by rotating and cropping chips which were from MSTAR train set using the azimuth estimation algorithm. Then the template matching process between test data and template data was performed under various conditions. Performance variation according to contrast enhancement preprocessing which is scarce in open literature was also presented. The analysis results show that the target recognition algorithm could be useful for the automatic target recognition using SAR images.

• 방송과미디어
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• 제5권3호
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• pp.18-25
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• 2000

21세기 정보화사회에서 네트워크화된 멀티미디어 시스템의 증가는 디지털 정지영상과 비디오의 저작권 보호의 필요성을 대두시키고 있다. 저작권 보호는 영상 컨텐츠의 소유권 인증 및 영상의 불법적 복사물들의 식별을 위해 필요하다. 이것을 위한 하나의 접근방법이 영상에 디지털 워터마크로 알려진 보이지 않는 영상 정보를 삽입함으로써 영상을 마크하는 것이다. 디지털 워터마킹은 지금까지 공간영역(spatial domain)과 주파수 영역(frequency domain)의 특성에 따라 각기 다른방법들이 연구되어 왔다. 본 고에서는 워터마크의 정의, 조건, 응용분야들을 소개하고 현재까지 개발된 워터마트 방법들을 간략히 서술하며 이들이 갖고 있는 문제점들을 언급한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.529-535
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• 2020

4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.