• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.115-126
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• 2012

The artificial captions appearing in videos include information that relates to the videos. In order to obtain the information carried by captions, many methods for caption extraction from videos have been studied. Most traditional methods of detecting caption region have used one frame. However video include not only spatial information but also temporal information. So we propose a method of detection caption region using temporal and spatial information. First, we make improved Text-Appearance-Map and detect continuous candidate regions through matching between candidate-regions. Second, we detect disappearing captions using disappearance test in candidate regions. In case of captions disappear, the caption regions are decided by a merging process which use temporal and spatial information. Final, we decide final caption regions through ANNs using edge direction histograms for verification. Our proposed method was experienced on many kinds of captions with a variety of sizes, shapes, positions and the experiment result was evaluated through Recall and Precision.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 칼라 영상으로부터 피부색 정보 및 모멘트를 이용하여 눈 영역 및 얼굴 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 눈 영역을 추출함으로써 보다 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있다. 이를 위해 먼저 입력된 칼라 영상의 피부색 정보를 기반으로 추출한 영역으로부터 레이블 영역의 면적과 크기 정보를 이용해 1차, 2차 얼굴 후보 영역을 선택하고 선택된 얼굴 후보 영역간의 기울기 모멘트를 계산하여 3차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 또한 추출한 3차 후보 영역으로부터 레이블 영역의 크기 및 구조적 관계를 고려하여 영역 내에서의 눈의 위치를 검출한다. 따라서 제안한 방법은 눈의 기울기 관계를 이용함으로써 얼굴의 크기와 얼굴이 좌우로 기울어진 영상에 대하여 강인한 얼굴 검출 능력을 보인다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.17 no.6
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• pp.139-152
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• 2017

In this paper, we propose a ground area detection technique based on region segmentation in the spherical image. We modified the Watershed planar image segmentation method to segment spherical images. After regions are segmented, the ground area is detected by comparing colors and textures of pixels of the assumed ground region with the pixels of other regions. The ground detection technique for planar images cannot be used for spherical images due to the spherical distortion. Considering the spherical distortion, we designed the ground shape detection algorithm to detect the ground area in the spherical images. Our experimental results show that the proposed technique properly detects ground areas both for the flat ground and the obstacle-filled ground environments.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.9
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• pp.1296-1301
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• 2008

Ultrasonography constructs pictures of areas inside the body needs in diagnosis by bouncing high-enorgy sound waves(ultrasound) off internal tissues or organs. In constructing an ultrasonographic image, the weakness of bounding signals induces noises and detailed differences of brightness, so that having a difficulty in detecting and diagnosing with the naked eyes in the analysis of ultrasonogram. Especially, the difficulty is extended when diagnosing muscle areas by using ultrasonographic images in the musculoskeletal test. In this paper, we propose a novel image processing method that computationally extracts a muscle area from an ultrasonographic image to assist in diagnosis. An ultrasonographic image consists of areas corresponding to various tissues and internal organs. The proposed method, based on features of intensity distribution, morphology and size of each area, extracts areas of the fascia, the subcutaneous fat and other internal organs, and then extracts a muscle area enclosed by areas of the fascia. In the extraction of areas of the fascia, a series of image processing methods such as histogram stretching, multiple operation, binarization and area connection by labeling is applied. A muscle area is extracted by using features on relative position and morphology of areas for the fascia and muscle areas. The performance evaluation using real ultrasonographic images and specialists' analysis show that the proposed method is able to extract target areas being approximate to real muscle areas.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.948-951
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• 2021

본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1199-1202
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• 2014

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.163-172
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• 2005

When tracking a human face in the moving pictures with complex background under irregular lighting conditions, the detected face can be larger including background or smaller including only a part of the face. Even background can be detected as a face area. To solve these problems, this paper proposes a new face tracking method using a block difference image and a Kalman estimator. The block difference image allows us to detect even a small motion of a human and the face area is selected using the skin color inside the detected motion area. If the pixels with skin color inside the detected motion area, the boundary of the area is represented by a code sequence using the 8-neighbor window and the head area is detected analysing this code. The pixels in the head area is segmented by colors and the region most similar with the skin color is considered as a face area. The detected face area is represented by a rectangle including the area and its four vertices are used as the states of the Kalman estimator to trace the motion of the face area. It is proved by the experiments that the proposed method increases the accuracy of face detection and reduces the fare detection time significantly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.617-620
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• 2010

최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-521
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• 2015

세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.