Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.490-492
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2002
본 논문은 물 속 유충인 깔따구의 움직임을 관찰한 데이터에 Active Contour Model을 적용하여 깔따구 상태의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 1987년 소개된 Active Contour Model은 주어진 영상에 놓인 커브를 그 커브에 의해 분할된 영상의 에너지 값을 최소화하는 방향으로 진화하게 함으로써 영상 내 객체의 경계를 찾게 하는 영상분할 방법이다. Chan과 Vese에 의해 개선된 Model을 이용하여 다이아지논이 처리되기 전과 후의 깔따구 행동 패턴의 특징을 찾아낸다. 우선 깔따구의 움직임 궤적을 0.25초를 간격으로 관찰하여 구해진 속도벡터의 위상영상을 만든다.그리고 위상영상에 Active Contour를 두어 진화시키면서 시간에 따라 감소하는 에너지 값의 그래프에서 구해진 기울기로 깔따구 행동 패턴의 특징을 추출한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.855-858
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2004
본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.529-531
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2003
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.50-54
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1999
This paper is proposed to image retrieval system using color and shape feature. Color feature used to four maximum value feature among the maximum value extracted from local color distribution histogram. The preprocessing of shape feature consist of edge extraction and weight central point extraction and angular sampling. The sum of distance from weight central point to contour and variation and max/min used to shape feature. The similarity is estimated compare feature of query image with the feature of images in database and the candidate of image is retrieved in order of similarity. We evaluate the effectiveness of shape feature and color feature in experiment used to two hundred of the closed image. The Recall and the Precision is each 0.72 and 0.53 in the result of average experiment. So the proposed method is presented useful method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.393-397
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2007
최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.635-638
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2003
본 논문에서는 Haar 웨이블릿을 이용하여 얼굴에지영상을 추출하고 고차국소자동상관함수를 이용한 특징벡터추출과 BP(Backpropagation Network) 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위한 얼굴인식에 사용된 실험영상은 $320{\times}240$ 크기의 24bit RGB 컬러 영상을 사용하였고, 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한 후 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.196-199
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2020
밝기 차이가 발생할 때마다 비동기적으로 영상을 획득하는 이벤트 카메라는 기존의 프레임 기반 카메라가 가지고 있는 한계점을 보완하기 위해 사용된다. 이벤트는 비동기적으로 획득되고 프레임보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있기 때문에, 이를 활용하는 방안은 다양하다. 본 논문에서는 기존의 프레임 기반 카메라를 대체하여 사용하기 위해 이벤트만 활용하여 프레임 형태의 영상을 복원한 선행연구를 기반으로 한다. 복원한 영상의 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고, 기존의 노이즈 제거 방법들과 비교하여 성능을 평가한다. 또한 기존에 있는 대표적인 특징점 추출방법을 노이즈를 제거한 영상에 적용해보고, 복원된 영상에서의 특징점 추출에 적합한 추출방법을 확인한다. 이 결과는 프레임 기반의 특징점을 추출하여 추적하는 다양한 분야에서 기존의 카메라를 체제할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.9C
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pp.876-883
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2003
In this paper, we propose an algorithm for organ recognition in ultrasound images using log power spectrum. The main procedure of the algorithm consists of feature extraction and feature classification. In the feature extraction, as a translation invariant feature, log power spectrum is used for extracting the information on echo of the organs tissue from a preprocessed input image. In the feature classification, Mahalanobis distance is used as a measure of the similarity between the feature of an input image and the representative feature of each class. Experimental results for real ultrasound images show that the proposed algorithm yields the improvement of maximum 30% recognition rate than the recognition algorithm using power spectrum and Euclidean distance, and results in better recognition rate of 10-40% than the recognition algorithm using weighted quefrency complex cepstrum.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.133-136
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2002
본 연구에서는 뉴우턴법과 모멘트를 이용한 수정된 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법은 엔트로피 최적화로부터 유도된 기법으로 그 계산을 간략화하여 역혼합행렬의 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화 계산에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 13개 자연영상들로부터 선택된 12×12 픽셀(pixel)의 10,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16×16픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 자연영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다. 또한 모멘트의 이용으로 개선된 특징추출을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.883-886
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2003
본 연구에서는 할선법과 모멘트의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 영상의 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}256$ 픽셀의 10개 지문영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘 보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다 한편 추출된 $16{\times}16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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