• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.505-507
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• 2000

현재 백혈병 진단에서 사용중인 방법은 골수영상을 획득하고 이를 관찰하여 비정상의 백혈구의 형태, 백혈구 핵의 크기와 추출된 골수에서의 백혈구가 차지하는 비율을 이용하여 진단하고 있다. 비정상적인 모양을 띠고 있는 백혈구의 검출은 백혈병 진단에 있어 중요한 정보로 사용된다. 백혈구의 이상 형태중 다수의 구멍이 있는 백혈구는 검출하기 위해 골수영상에서 백혈구 영역을 추출하고 이에 대해 UNL transform을 이용하여 모양 특징을추출하였다. UNL Fourier transform은 원영상의 이동(translation), 회전(rotation), 확대/축소(scale)에 대해 불변인 성질을 지니므로 이를 이용해 백혈구의 모양 특징을 추출하고 유사도 검색을 통해 비정상의 백혈구를 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.191-191
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• 2004

베어링은 회전기계에서 가장 일반적인 구성요소로 베어링의 초기 결함 또는 퇴화현상이 사전에 발견되지 않으면 회전기계의 고장 또는 파손으로 엄청난 손실이 초래될 수 있다. 베어링의 초기 결함을 검출하기 위한 가장 보편적인 방법으로 베어링 진동신호의 특징적인 패턴을 검출하는 것이다.(중략)

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.405-406
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• 2016

본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흔히 발상하는 범죄인 폭행을 검출하도록 한다. 검출을 컬러 $x^2$ 히스토그램을 이용하여 수행하도록 한다. 요약은 반드시 한 단락(패러그래프)으로 작성해야한다. 이 방법은 각 히스토그램의 장점을 혼합한 방법으로 매우 유용한 방법이다. 실험을 위하여 샘플영상 20개를 이용하여 실제로 추출하도록 하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.19 no.1
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• pp.1-6
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• 2018

In this paper, we propose the method to eliminate repetitive processes for key-point detection on multi-scale image space. The proposed method detects key-points from the original image, and select a good key-points using the cluster filters, and create the key-point clusters. And it select reference objects by using direction angles of the key-point clusters, predict the scale of the original image by using the distributed distance ratio. It transform the scale of the reference image, and apply the detection of key-points to the transformed reference image. In the results of the experiment, the proposed method can be found to improve the key-points detection time by 75 % and 71 % compared to SIFT method and scaled ORB method using the multi-scale images.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.6
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• pp.751-756
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• 2018

This research extracted traffic light from input video, recognized colors of traffic light, and suggested traffic light color recognizing algorithm applicable to manless autonomous vehicle or ITS by distinguishing signs. To extract traffic light, suggested algorithm extracted the outline with CEA(Canny Edge Algorithm), and applied HCT(Hough Circle Transform) to recognize colors of traffic light and improve the accuracy. The suggested method was applied to the video of stream acquired on the road. As a result, excellent rate of traffic light recognition was confirmed. Especially, ROI including traffic light in input video was distinguished and computing time could be reduced. In even area similar to traffic light, circle was not extracted or V value is low in HSV space, so it's failed in candidate area. So, accuracy of recognition rate could be improved.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.2
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• pp.83-89
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• 2021

In this paper, we propose an algorithm that provide services to consumers who want to conduct business by scientifically and systematically analyzing the number of pedestrians in a specific area over a specific period of time. In this paper, we proposed the algorithm to analyze the commercial area using the pedestrian-detect algorithm in the particular region using YOLO, one of the deep learning techniques. And with one image per minute in the images, the number of pedestrians is identified and this information is used for the analysis of business district on interesting area and time, systematically and objectively.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.59-64
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• 2009

Edge detection always influenced by the noise of original image, therefore need some methods to eliminate them in advance, and the Mean Shift algorithm has the smooth function which suit for this purpose, so adopt it to fade out the unimportant information and the sensitive noise portions. Above all, we use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on. And, take tests and get better result than the former sole Canny algorithm. This combination method of Mean Shift algorithm and Canny algorithm is suitable for the edge detection processing.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.184-188
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• 1999

최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1321-1323
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• 2013

지능형 자동차에서 영상 기반 능동 안전시스템의 신뢰성을 확보하기 위해서는 도로 위의 다양한 객체를 강건하게 검출하고, 추적하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 다중 가설 기반 추적 프레임워크를 이용하여, 실시간으로 전방 차량을 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다양한 외부 도로 환경에서 획득된 실험 영상에 대하여 10-15Hz 의 처리 속도로, 평균적으로 98%의 인식률을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2111-2112
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• 2006

얼굴 영상에서 사람의 눈을 검출하는 것은 얼굴 인식의 전체적인 성능을 좌우하는 매우 중요한 사항이다. 눈 검출은 얼굴 영상의 특징이 변하기 때문에 항상 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 어려우며, 또한 실시간 얼굴 인식에 응용되기 위해서는 빠른 연산 시간도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 새로운 눈 검출 방법을 제안하다. 첫째, Ada-Boosting 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 검출한다. 둘째, Intensity valley와 edge 정보를 사용하여 얼굴 영상의 회전(Rotation in plane)을 보상한다. 셋째, Intensity edge정보를 사용하여 두 눈의 수직, 수평라인을 검출한다. 넷째, 일반적인 (generic) 사람 눈의 패턴을 이용하여 고안된 Filter로 두 눈의 위치를 검출한다. 본 논문을 통하여 새로 제안된 알고리즘에 대한 논의와 실험 결과를 통해 새로운 알고리즘이 눈 검출에 적합함을 제시한다.