• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.411-412
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• 2007

본 논문에서는 경계선 추적에 널리 사용되고 있는 체인코드를 개선하여 윤곽선 추적 시 시간과 메모리 효율을 개선하였다. 일반적으로 정형화된 물체는 윤곽선의 동선이 대부분 이전 검색동선과 같은 방향으로 움직인다. 기존의 8방향 체인코드에는 같은 동선에 있는 경계선이라도 픽셀하나당 한번 씩 검사를 한다. 개선된 체인코드는 확인된 경계영역에서 상하좌우, 대각선 방향으로 한 픽셀씩 더 확인하여 기존 체인코드보다 시간과 메모리 효율을 개선할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2005

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.