• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.5
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• pp.396-405
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• 2001

Usually it is difficult to extract facial regions in a complex image by using only a predetermined skin color. Expecially, it is more difficult to separate them from background regions that contains the skin color. This paper proposes a face detection method by using gradual range expansion of an initial skin color. By analyzing the skin color distribution several images that are collected in the Web, the range of dense distribution is selected as the range of the initial skin color. In each expanding step, expanded regions in the image are tested whether they can be actual facial regions by using the information of the shape of general face and the location of face organs. The shape of general face is modeled as an ellipse and the aspect ratio of its bounding box is used to define the shape constraint for faces. Only the eyes and lips are used as the face organs, which can be easily detected by extracting horizontal edges in the expanded regions. through several experiments, it is confirmed that the proposed method can detect exactly not only faces having partly distorted regions by highlight but also faces neighboring similar color regions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.63-64
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• 2021

본 논문은 wavenet을 이용하여 음성 신호의 대역폭을 확장하는 새로운 모델을 제안한다. 기존의 대역폭 확장은 주로 주파수 영역에서 진행되며, 확장 대역의 주파수 크기는 높은 성능으로 복원하지만 위상 정보를 정확히 복원할 수 없다는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 wavenet 모델을 기반으로 시간 영역에서 저대역과 고대역의 상관관계를 이용하여 고대역 성분을 생성하도록 한다. 제안하는 방법은 모든 동작을 시간 영역에서 수행하며, 제안 방법으로 생성한 고대역 성분이 원음의 고대역 성분과 유사한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.316-322
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• 2002

본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.111-116
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• 2004

It is essential to know the information about the prior model for wavelet coefficients, the probability distribution of noise, and the variance of wavelet coefficients for noise reduction using Bayesian estimation in wavelet domain. In general denoising methods, the signal variance is estimated from the proper prior model for wavelet coefficients. In this paper, we propose a variable window size decision algorithm to estimate signal variance according to image region. Simulation results shows the proposed method have better PSNRs than those of the state of art denoising methods.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.54-59
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• 2011

Reliable starting capability of a gas turbine engine calls the engine industry's attention recently. So far the gas turbine engine performance researches have focused on the range between idle to Max rpm, but recent attention on the starting has brought interests in the range of "Sub-dile". As component characteristic maps are essential for the starting research, various kinds of studies have been doing and proposing ways to expand the existing maps toward sub-idle range. In this paper, previous studies were discussed and a new method suggested and validated.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.694-699
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• 2010

Reliable starting capability of a gas turbine engine calls the engine industry's attention recently. So far the gas turbine engine performance researches have focused on the range between idle to Max rpm, but recent attention on the starting has brought interests in the range of "Sub-dile". As component characteristic maps are essential for the starting research, various kinds of studies have been doing and proposing ways to expand the existing maps toward sub-idle range. In this paper, previous studies were discussed and a new method suggested and validated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1305-1308
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• 2006

색선(Color line)은 물체의 색을 표현하는 방법으로 단색인 물체의 색은 하나의 색선으 표현된다는 것이다. 하이라이트가 발생하는 반짝이는 물체는 색선이 하이라이트를 포함하기 때문에 하이라이트를 찾고 하이라이트에서 영역을 확장하면서 색선을 생성할 수 있다. 그러나 단순한 영역확장방법은 색을 구분이 난해하기 때문에 제한적인 영역확장 방법을 사용해야 한다. 여기서 노출 시간이 다른 이미지를 한 장 더 촬영하여 하이라이트의 색상 방향을 설정하고 이를 기반으로 색선을 생성한다. 본 연구에서는 하이라이트 기반으로 색선을 생성하고 생성된 색선을 이용하여 반짝이는 특성도 제거한 후 결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.273-278
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• 2004

Feature identification is one of the largest issue in high spatial resolution satellite imagery. A popular method associated with this feature identification is image segmentation to produce image segments that are more likely to features interested. Here, it is, proposed that combination of edge extraction and region growing methods for image segments were used to improve the result of image segmentation. At the intial step, an image was segmented by edge detection method. The segments were assigned IDs, and polygon topology of segments were built. Based on the topology, the segments were tested their similarities with adjacent segments using multivariate analysis. The segments that have similar spectral characteristics were merged into a region. The test application shows that the segments composed of individual large, spectrally homogeneous structures, such as buildings and roads, were merged into more similar shape of structures.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.4
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• pp.209-220
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• 2012

In this paper, we propose an adaptive pavement region detection method that is robust to changes of structural patterns in a natural scene. In order to segment out a pavement reliably, we propose two step approaches. We first detect the borderline of a pavement and separate out the candidate region of a pavement using VRays. The VRays are straight lines starting from a vanishing point. They split out the candidate region that includes the pavement in a radial shape. Once the candidate region is found, we next employ the adaptive multi-seed region growing(A-MSRG) method within the candidate region. The A-MSRG method segments out the pavement region very accurately by growing seed regions. The number of seed regions are to be determined adaptively depending on the encountered situation. We prove the effectiveness of our approach by comparing its performance against the performances of seed region growing(SRG) approach and multi-seed region growing(MSRG) approach in terms of the false detection rate.