• 제목/요약/키워드: 잡영 가지

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잡영블럽 검출에 의한 잡영가지 제거 방법의 개선 (Enhancement of Removing Parasitic Branches by Detecting Noise Blobs)

  • 김성옥;임은경;김민환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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    • pp.170-175
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    • 2002
  • 영상분할이나 연결요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 경계 부분에 잔가지 모양으로 나타나는 잡영가지는 물체의 형상 특징 연산 및 인식 과정에서 오류를 일으키는 원인이 되므로 효과적으로 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 한 픽셀 두께의 잡영가지만을 제거할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(blob, 블럽)를 형성하고 있는 잡영가지도 4-8-방향 윤곽선 추적에 의해 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 잔가지를 구성하고 있는 픽셀과 물체 영역을 구성하는 픽셀을 개략적으로 분리한 후, 윤곽선 추적물 하면서 사용자가 정의한 크기보다 작은 블럽을 포항한 잔가지를 추출해낸다. 이어서, 이러한 잔가지를 사용자가 정의한 잡영가지의 크기와 비교하여 최종적으로 제거할 수 있도록 한다. 이와 같이 사용자 입력 변수에 따라 잡영가지에 대한 개념을 보다 확장하여 자유롭게 정의할 수 있도록 명시화 함으로써, 영상의 특성에 따라 보다 유연하게 잡영가지를 정의하여 제거할 수 있도록 하였다.

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잡영블랍 검출에 의한 잡영가지 제거 방법의 개선 (An Enhancement of Removing Noise Branches by Detecting Noise Blobs)

  • 김성옥;임은경;김민환
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.419-428
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    • 2003
  • 어떤 물체 영역의 골격(skeleton)을 얻기 위해 세건화(thinning)하는 과정에서 잔가지(parasitic branch)가 발생하므로, 이러한 것을 효과적으로 제거하기 위한 여러 가지 연구가 이루어져 왔다. 이중에서 잔가지가 한 픽셀 두께의 가지로 나타나는 속성에 착안하여, 윤곽선 추적에 의한 대칭 경로(symmetric path)를 검출함으로써 잔가지를 제거하는 방법이 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는, 이 방법을 영상 분할이나 연결 요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 윤곽선 부분에 나타나는 잡영가지 (noise branch)를 제거하는데 활용할 수 있도록 개선한 방법을 제안한다. 즉, 한 픽셀 두께의 잡영가지 뿐만 아니라, 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(잡영블랍, noise blob)를 형성하고 있는 잡영가지도 제거할 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 대칭 경로를 찾기 위해 4-8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하며, 잡영블랍이 포함된 경우에는 준대칭(quasi-symmetric) 경로를 정의하여 추출한다. 제안한 방법의 시간 복잡도는 윤곽선 픽셀수의 선형 함수로 표현되며, 사용자가 잡영블랍과 잡영가지의 크기를 임의로 설정하도록 하여 융통성있고 다양하게 잡영가지를 제거할 수 있도록 하였다. 실제 형상과 인위적 형상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

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계량기 숫자 인식을 위한 잡영 제거 및 윤곽보존 숫자강화 (De-Noising and Contour Preserving Digit Enhancement for Meter Digit Recognition)

  • 이은규;고재필
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.515-520
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    • 2006
  • 계량기 숫자 인식은 일반적으로 사용되고 있는 아날로그 계량기에 카메라를 부착하여, 검침 시 숫자 계기판 영상을 전송받고, 그 영상으로부터 숫자를 추출 및 인식하는 기술이다. 계량기 숫자 인식에서는 카메라의 설치 상태 및 기타 환경적인 요인들로 인해 숫자 계기판 영상의 일관성 있는 취득이 어렵게 된다. 본 논문에서는 숫자 인식에 악영향을 미치는, 취득 영상의 상태 변화를 보정해주기 위해 잡영 제거 및 윤곽보존 숫자강화를 제안하였다. 잡영 제거를 위해 잡영을 분포 위치에 따라서 세 가지 타입으로 나누었으며, 각 타입별로 잡영 제거를 하였다. 윤곽보존 숫자강화 과정에서는 일반적인 이진화 기법이 가지는 테두리 정보손실을 최소화할 수 있도록, 숫자 테두리의 명도를 보존하면서 숫자 중심부분의 밝기를 강화시켰다. 전처리 전/후의 인식률 비교 실험을 위해 SVM(Support Vector Machines)을 사용하였으며, 학습 데이터 1,409장과 조명 상태를 달리하여 취득한 1,782의 테스트 데이터를 실험 데이터로 사용하였다. 실험 결과, 81.09%라는 성능 향상을 확인하였으며 이는 제안한 전처리 기법이 조명으로 인한 데이터의 상태 변화 문제를 해결해줌으로써 인식 성능 향상에 크게 기여한다는 것을 입증해준다.

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잡영 영상에서의 선택적 주의 기반 목표물 탐지 시스템 (A Selective Attention Based Target Detection System in Noisy Images)

  • 최경주;이일병
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.622-624
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    • 2002
  • 본 논문에서는 선택적 주의에 기반한 잡영 영상에서의 목표물 탐지 방법에 대해 기술한다. 특히 제안하는 방법은 목표물에 대한 아무런 지식을 사용하지 않고, 단지 입력되는 영상의 상향식 단서만을 사용하여 목표물을 탐지해냄으로써 여러 다양한 분야에 일반적으로 사용될 수 있다. 제안하는 시스템에서는 몇 가지 기본 특징들이 입력된 영상에서 바로 추출되며, 이러한 특징들이 서로 통합되어 가는 과정에서 목표물 탐지에 유용하지 않은 정보는 자연스럽게 걸러지며, 유용한 정보는 추가되고 부각되어진다. 간단한 영상부터 복잡한 자연영상에 이르는 다양한 잡영 영상을 대상으로 실험하여 제안하는 시스템의 성능을 평가하였다.

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진화적응성을 갖는 영상 전처리 필터 구현 (An Implementation of Evolvable Adaptive Image Preprocessing Filter)

  • 이승영;전인자;이필규
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2783-2787
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    • 2002
  • 최근 멀티미디어 및 통신의 발달로 인하여 영상 정보를 이용한 응용시스템이 많이 연구되고있다. 중간 전달 매체를 이용한 응용시스템으로의 영상 정보를 전달과정에서 잡영(noise) 이 포함되어 시스템의 성능을 저하시키게 된다. 또한 잡영은 임의의 형태이기 때문에 상황에 따라 적합한 필터를 선택하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 필터들의 구성 및 파라미터를 조절하여 임의의 잡영에 진화적응적인 능력을 가지는 영상 전처리 필터를 구현하였다. 주파수 영역의 잡영에 대해서는 하드웨어에 적합하고 구현이 용이한 멀티밴드필터(Multi-Band filter)를 설계하여 사용하였다. 시스템은 유전자알고리즘과 필터블록에 대해서는 하드웨어(FPCA)로 구현하였고 적합도 평가는 PC 기반으로 수행하였다. 실험결과 순수 PC기반의 시뮬레이션에 비해 속도향상 및 성능면에서도 만족할 만한 결과를 얻었다.

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잡영 가지 제거 알고리즘과 개선된 퍼지 ART를 이용한 여권 코드 인식 (Recognition of Passport Image Using Removing Noise Branches and Enhanced Fuzzy ART)

  • 이상수;장도원;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.377-382
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    • 2005
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어

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자소 분리 방법을 이용한 차량번호판의 용도구분 문자 인식 (The Recognition of Vehicle Plate`s Korean Character Using Grapheme Segmentation)

  • 김성우;강동구;박재현;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.646-648
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    • 2002
  • 본 논문에서는 차량번호판의 용도구분 문자를 자소 단위로 분리하는 효율적인 방법을 제안하고, 신경망을 이용하여 자소를 인식하는 방법을 소개한다. 용도구분 문자(가, 거, 나, 너‥‥)는 실제 번호판의 훼손, 카메라의 성능, 기타 여러 가지 조건에 의해서 번호판 영상에 많은 잡영이 포함된다. 따라서 차량번호판 한글문자를 자소분리하는 것은 어려운 작업이다. 제안하는 이진 영상처리 기법(morphological operation, connected component labeling 등) 으로 분리된 자소가 인식시스템으로의 입력벡터로 입력되었을 때 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다

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지문 영상 분류를 위한 특이점 추출 알고리즘에 관한 연구 (A Study On Singular Points Extraction Algorithm for Finger Classification)

  • 오창섭;최경삼;조성원
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.319-322
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    • 2000
  • 본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.

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피부색 영역 확장에 의한 얼굴 영역 추출 방법 (A Method for Face Detection using Region Growing of Skin Color)

  • 문대성;김성영;김민환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.256-261
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    • 2000
  • 디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.

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향상된 영상 골격화를 위한 효과적인 병렬 처리 방법 (The Effective Parallel Processing Method for an Enhanced Digital Image of Skeleton Line)

  • 신충호;오무송
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.459-466
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    • 2004
  • 골격선 추출에 대한 향상된 디지털 이미지를 획득하기 위해서 효과적인 골격화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 임계값을 이용한 이진화를 거친 후에 본 방법을 적용하여 영상 골격화 효율을 높이고자 한다. 기존의 골격화 방법은 Rutovits, Stefabelli 그리고 그 외에 5가지 방법을 사용하였다. 기존의 방법은 많은 부분에서 팽창과 잡음가지들이 생성되어 골격화를 이루는데 어려운 점이 많았다. 그러나 제안된 방법은 수정된 병렬처리 단계를 통해서 먼저 문제점들을 제거하였고, 첨가하여 제안된 8가지 제거 조건들에 일치하면 중앙 화소를 제거하여 골격화 품질을 향상시켰다.

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