• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1547-1556
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• 2009

본 논문에서는 적외선 영상에서 영역확장 및 온라인 분산을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 화염검출 방법은 화염 후보영역을 효과적으로 검출하기 위하여, 먼저 적외선 자기 영상에 높은 임계값을 적용하여 초기 화염영역의 후보영역을 분할하고, 영역확장 방법을 이용하여 유사한 높은 값을 갖는 이웃영역으로 확장시켜 최종후보영역을 검출한다. 분할된 후보영역은 나대지 와 건물같은 비 화염 영역을 포함할 수 있기 때문에, 화염 영역을 검출하기 위하여 분할영역을 시간에 따라 추적하면서, 각 후보영역의 밝기 값의 변화 정도를 추적영역의 분산을 온라인 갱신에 의해 효과적으로 계산하였다. 적외선 영상에서의 실험을 통하여 영영 확장 방법과 온라인 분산에 의한 제안방법이 적외선 영상에서 효율적으로 화염을 검출함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.241-247
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• 2000

본 논문에서는 동영상으로부터 기존의 화소 단위의 변화 영역 검출 방법에 비해 빠른 변화 영역 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 및 화소 단위의 변화 영역 검출을 결합함으로써 변화 영역 검출의 속도 및 변화 검출 마스크의 화질을 개선한다. 제안된 방법은 16 ${\times}$ 16 크기의 블록 단위 변화 영역 검출의 결과로 생성된 초기 변화 검출 마스크의 경계 블록 내의 4개의 부 블록들에 대하여 블록 단위의 변화 영역을 검출한다. 그리고 나서, 변화 검출 마스크의 8 ${\times}$ 8 경계 블록에 대하여 화소 단위의 변화 영역 검출을 수행한다. 제안된 방법에서 사용된 블록 단위의 변화 영역 검출은 변화 영역 검출의 속도를 개선할 뿐만 아니라, 잡음에 의한 영향을 최소화하는 이점이 있다. 이와 함께, 8 ${\times}$ 8 경계 블록에 대해 화소 단위의 변화 영역 검출을 수행함으로써 변화 검출 마스크의 화질 또한 향상시키는 이점이 있다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 9:1 정도의 속도 개선과 화질에서의 향상을 가져옴을 확인 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.361-364
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• 2002

번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.323-325
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• 2007

본 논문에서는 저화질 영상에서의 실시간 얼굴 검출 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력 영상에 대하여 서로 다른 해상도의 영상을 구성하여 에지 정보를 이용하여 후보 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 후보 영역들과 평균 얼굴을 이용한 템플릿과의 유사도를 측정하여 얼굴 영역의 위치를 결정한다. 검출된 얼굴 영역을 이용하여 얼굴의 피부 색상을 검출하며 이를 이용하여 초기 얼굴 윤곽을 결정한다. 초기 얼굴 윤곽으로부터 윤곽선의 반지름 분포와 얼굴 모델의 윤곽선 분포를 통해 최종얼굴 영역을 검출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.790-792
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.

• 정보보호학회지
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• 제20권3호
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• pp.48-57
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• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.809-817
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• 2002

본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.194-199
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• 2009

본 논문은 영상의 얼굴과 헤어영역이 가지는 기하학적 정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에서 얼굴과 헤어영역은 기하학적으로 인접하는 특성을 가지고 있고, 이러한 특성은 정면을 향하는 얼굴뿐만 아니라 회전된 얼굴이나 옆얼굴에서도 존재한다. 따라서 이러한 특징은 얼굴 검출을 위하여 사용 될 수 있다. 제안한 알고리즘은 우선 영상에서 컬러정보를 이용하여 영상내의 피부영역과 헤어영역을 검출한다. 이렇게 검출된 피부영역의 특징을 분석하여 여러 피부영역 중 얼굴 후보영역을 찾는다. 이후 얼굴 후보영역과 헤어영역 사이의 교차영역을 생성한다. 마지막으로 검출된 여러 얼굴 후보영역 중 교차영역을 포함하고 있는 영역을 얼굴로 판단한다. 실험 결과는 정면 및 측면 얼굴 영상뿐만 아니라 기하학적으로 왜곡된 영상에서도 높은 검출률을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.201-204
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• 2005

동영상에서 얼굴을 인식하는 기술은 Eigen-Face를 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법 등과 같이 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 하지만 이들 기법들이 모두 동영상에서 얼굴영역을 검출했을지는 모르지만 얼굴영역이 영상에서 차지하는 위치와 크기를 일정하게 제한하고 있다. 그 중에서 입력되는 영상이 촬영 도구로부터 제한된 거리에서 촬영되어 얻어 지거나 실험을 통해 얻어진 영상을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 하지만 실제 다양한 응용분야에서 얼굴영역 검출 기술을 이용하기 위해서는 이러한 제한된 입력 영상뿐만이 아니라 어떠한 환경에서의 입력 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있어야 한다. 본 논문은 근거리뿐만이 아니라 원거리에서 획득한 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있으며, 얼굴의 특징 추출과 예측기법을 통하여 보다 향상된 얼굴영역 검출을 할 수 있다. 움직임 정보와 얼굴색상정보를 이용하여 8x8블록을 만들고 이런 블록 정보들을 특정한 규칙에 적용함으로써 얼굴영역을 후보를 검출하게 된다. 그리고 후보 얼굴영역의 고유한 특징들을 추출하고 칼만 필터를 적용한 예측기법을 통하여 얼굴영역 판단하게 된다.