• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.393-400
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• 2013

손 모양 인식은 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 기반 기술이다. 본 논문에서는 Kinect 기반 손 모양 인식을 위해 효과적으로 손 영역을 검출하기 위한 방법에 대해 논의한다. Kinect는 컬러 영상과 적외선 영상(혹은 깊이 영상)을 동시에 획득할 수 있는 카메라이기 때문에, 손 영역을 검출하는 과정에서 컬러 정보와 깊이 정보를 활용할 수 있다. 즉, 손 영역은 스킨 컬러를 가지는 영역으로 검출될 수도 있으며, 일정한 깊이 값을 가지는 영역으로 검출될 수도 있다. 그러므로, 이러한 방법들의 성능을 분석하여, 손 영역의 실루엣이 깔끔하게 도출될 수 있도록 적절히 결합하는 방법이 마련되어야 한다. 이는 손 모양 인식률을 크게 좌우하기 때문이다. 최종적으로 일반적인 환경에서 손 영역 검출 방법의 차이에 따른 손 모양 인식률을 비교함으로써, 성능이 우수한 손 영역 검출 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2185-2191
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• 2015

최근 들어, 유무선 인터넷을 통해서 자유롭게 멀티미디어 콘텐츠를 획득할 수 있는 환경이 도래됨과 더불어 유해 영상을 검출하는 작업 역시 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 논문에서는 입력영상을 분석하여 유해영상 검출에 유용하게 사용될 수 있는 배꼽 영역을 강인하게 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력영상으로부터 얼굴 영역을 찾은 다음, 유두 맵을 생성하여 유두의 후보영역을 검출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징과 유두의 평균적인 색상필터를 사용하여 유두의 후보영역들을 두 단계로 필터링하여 실제적인 유두 영역만을 추출한다. 마지막으로, 찾아진 유두 영역과의 구조적인 관계, 그리고 에지 영상과 채도 영상을 통합하여 적용함으로써 입력영상으로부터 배꼽 영역을 강건하게 검출한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 알고리즘이 배꼽 영역을 신뢰성 있게 검출한다는 것을 여러 가지 실험을 통해 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.176-177
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• 2007

본 논문에서는 칼라 영상에서 적목(red eye)의 자동 검출 및 제거 방법을 제안한다. 제안한 방법은 적색도(redness)와 기하학적 특정에 기반하여 적목 영역을 검출하고, 적목 영역 주위의 국소적 특성을 반영하여 최종 적목 영역을 검출한다. 최종 적목 영역에 대해 소프트 제거에 기반한 방법을 사용하여 적목을 제거한다. 실험에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 적목 영역의 검출과 제거 결과가 개선되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.858-860
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• 2016

최근 스포츠와 ICT 기술의 융합으로 스크린 스포츠라는 분야가 등장하였고, 스포츠 클라이밍도 스크린 스포츠로 구현하려는 시도가 이루어지고 있다. 이를 위해서는 실내 인공암벽에서 등반자의 모습을 추적해야 하는데, 이에 앞서 사람의 영역을 검출할 필요가 있다. 사람의 영역을 검출하는 데에는 키넥트를 이용하는데, 스켈레톤 정보와 영상 정보를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 영상을 사용하여 등반자의 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실내 인공암벽 환경에서는 등반자 이외에 주변환경의 변화가 없으므로 등반자의 영역 검출을 위해 차영상을 적용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.915-918
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• 2000

본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴 검출 방법에 비해 얼굴개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1022-1024
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• 2015

휴먼-컴퓨터 인터렉션과 같은 응용분야에서 손동작 인식을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 손동작 인식을 이용한 인터렉션의 성능 향상을 위해서는 정확한 손 영역 검출이 필요하다. 본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 Cascade 방식에 기반한 손 영역 검출 방법을 제안한다. Cascade 방식으로 손 영역을 검출할 경우보다 강인한 인식률을 얻기 위해서 색상정보를 이용하였으며, Haar-like 특징점으로 학습된 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.13-20
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• 2004

실시간 자동 얼굴 인식 기술에 있어서 정확한 얼굴의 검출은 필수적이며, 얼굴 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 컬러 정보, 에지 정보 및 이진화 정보를 복합적으로 이용하여 입력 영상으로부터 두 눈의 영역을 검출하고 이를 이용해 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 눈 후보 영역과 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 검증과 눈 검증용으로 학습된 각각의 SVM을 이용하여 검증한다. 이러한 검증 과정을 거침으로써 잘못된 검출을 막아 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출이 가능하다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 99% 이상의 얼굴 검출 성공율을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권7호
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• pp.520-523
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• 2009

입력된 영상을 유해영상인지 아닌지 판단하기 위해 여러 가지 방법이 사용 될 수 있다. 현재, 대부분의 유해영상검출에 대한 연구는 피부색상이 전체영상에서 차지 하는 비율에 기반하고 있다. 본 논문에서는 YCbCr에서 피부영역을 검출 하는 기법을 제안한다. 피부영역은 YCbCr에서 특정적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리하고자 한다. 먼저 Eye-Map을 이용하여 눈의 영역을 찾은 후 그 주변 영역의 색상을 이용해 피부영역의 색상값 분포를 찾고, 전체 영상에서 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출하는 방식이 된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.27-34
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• 2019

본 논문에서는 문자 영역의 패턴을 분석하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 명암이 일정한 영역을 구분하는 MSER(Maximally Stable External Regions)방법의 문자 검출에서는 배경 영역이 포함되어 검출되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연 이미지에서 MSER 방법을 사용하여 명암 값이 차이가 나는 영역과 차이가 나지 않는 영역 즉 문자 영역과 배경 영역을 구해 변화율을 계산하여 배경을 제거하였다. 그러나 배경이 제거된 이미지에서 일부 제거되지 않는 배경 영역이 생겨 LBP(Local Binary Patterns)방법을 사용하여 이미지에서 균일한 값을 갖는 영역을 문자 영역이라고 판단하고 문자를 검출하였다. 실험 데이터는 배경이 단순한 이미지, 문자가 정면으로 구성된 이미지, 문자가 기울어진 이미지 등의 다양한 자연 이미지를 실험하였다. 제안하는 방법을 기존의 MSER, MSER+LBP 방법의 문자 검출 방법과 비교하였을 때 약 1.73%로 높은 검출률을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.277-284
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• 2014

본 논문에서는 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 영상에 차선 변화벡터와 카디널 스플라인을 이용하여 변화에 강인한 곡선 차선 검출 방법을 제안한다. 이 방법은 역 투시변환과 차선 필터의 전처리 과정이 적용된 영상의 시작 S 프레임과 그 다음 S+1 프레임에서 차선 후보 영역을 설정하여 차선 영역을 검출하고, 검출된 차선영역을 이용하여 차선 변화벡터를 계산한 결과를 가지고 이후의 프레임에서 차선이 위치할 지점을 예측한다. 이후에 예측된 차선 위치에서부터 스캔 영역을 설정하고 이 영역 내에서 새로운 차선 위치를 검출하며, 검출된 차선 위치를 이용해 차선 변화벡터를 갱신하고, 차선 영역 내의 제어 점들에 카디널 스플라인을 적용하여 차선을 검출한다. 제안하는 방법은 차선의 형태 변화에 강인한 곡선 차선 검출방법이지만 직선 차선에도 잘 적응됨을 보였으며 한 프레임을 처리하는 데 약 20ms 정도의 양호한 차선검출 속도를 보였다.