• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.153-156
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• 2003

This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1101-1104
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• 1999

This paper performed a comparative study on contour tracing based thinning algorithms. These algorithms are widely used for extracting skeleton due to its superiority to other techniques in processing speed to perform comparison. We selected general eight images consisted of fingerprints, characters, and figures. According to experimental results, we compared each algorithm in performance and ability made skeleton.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.238-242
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• 2004

운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.183-189
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• 2015

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2396-2398
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• 2001

Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.829-831
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• 2004

다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.99-104
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• 2002

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.119-128
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• 2002

본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.128-135
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• 2009

동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.55-60
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• 2011

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.