• Title/Summary/Keyword: 축소 영상

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A Study on the Extraction of Character from a Calling Card by using Contour Tracking Algorithm (윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 명함 영상에서의 문자 추출에 관한 연구)

  • Park, So-Youn;Yun, Su-Jung;Lee, Jung-Ho;Kim, Myung-Jea;Lim, Eun-Kyoung;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.723-726
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    • 2001
  • 본 논문은 흑백 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출에 관한 연구이다. 20개의 원본 명함 영상을 3배로 축소하고, 가로 세로 스미어링 기법을 이용하여 문자간의 여백을 제거하여, 문자 영역의 추출을 용이하게 하였다. 그리고, 윤곽선 추적 기법을 이용하여 문자열과 개별 문자를 추출하였다. 실험결과에서는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 명함의 개별 문자 추출이 효과적인 것을 보인다.

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A Research on Anomaly type of face detection using Neural Network (신경망을 이용한 정상·비정상 얼굴유형 탐지 연구)

  • Kim, Woon-Yoeng;Weon, IllYoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.623-624
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    • 2009
  • 본 논문에서는 신경망의 오류 역전파(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용한 얼굴의 정상 비정상을 인식하는 보안 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 정지영상 및 동영상에서 입력된 얼굴영상을 전처리 단계에서 얼굴영역을 검출하여 $160{\times}160$ 크기의 고정 크기로 확대 및 축소 작업을 거친다. Mosaic 처리와 LaplacianEdge 처리를 거쳐 $40{\times}40$ 크기로 이진화한 정규화 데이터를 Gravity-Center 처리를 한다. 오류 역전파 학습 알고리즘으로 얼굴의 특징을 학습한 후 각종 정상 및 비정상 얼굴 데이터를 이용하여 인식률을 실험 하였다. 실험데이터는 이 분야의 공인 자료인 LFW Face Database[7] 데이터를 사용하였으며, 실험결과는 제안된 방법이 문제 해결에 적합한 접근임을 보여준다.

A Study on Target Recognition with SAR Image using Support Vector Machine based on Principal Component Analysis (PCA 기반의 SVM을 이용한 SAR 이미지의 표적 인식에 관한 연구)

  • Jang, Hayoung;Lee, Yillbyung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.434-437
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    • 2011
  • 차세대 지능적 무기체계의 자동화를 목표로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 신호를 이용한 표적 인식률 향상을 위한 여러가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 연구들은 SAR 영상의 고차원 특징을 그대로 사용했기 때문에 표적 인식의 성능저하가 있었다. 본 연구에서는 정보 획득 거리가 길고, 날씨에 제약이 없이 전천후 작전 운용이 가능하도록 레이더의 특징과 고해상도 영상을 결합한 SAR 이미지를 이용한 표적 인식률 향상 방법을 제안한다. 효과적인 표적 인식을 하기위해 고차원의 특징벡터를 저차원의 특징벡터로 축소하는 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 하는 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 표적 인식 기법을 사용하였고, PCA 기반의 SVM 분류기를 이용한 표적 인식이 SVM 만을 사용한 표적 인식보다 향상된 성능을 보인 것을 확인하였다.

Comparison of drone-based hyperspectral and multispectral imagery for bathymetry mapping (드론기반 초분광영상과 다분광영상을 활용한 수심산정 비교)

  • Yeonghwa Gwon;Dongsu Kim;Siyoon Kwon;Hojun You
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.54-54
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    • 2023
  • 하천유역조사는 관련 법률의 규정에 의해 물관리정책의 수립에 필요한 기초정보를 제공하는 것을 목적으로 기본현황, 이수, 치수 환경생태 등 유역관리에 필요한 주요 조사항목을 대상으로 수행되고 있다. 조사방법 중 원격탐사자료 활용한 조사는 드론 모니터링 영상 및 위성영상자료를 이용해 댐·제방과 같은 치수 시설물의 안전관리, 수질 모니터링, 하천지형조사, 하상변동조사 등에 활용되고 있다. 최근에는 일반 RGB 영상뿐만 아니라 수백개의 분광밴드를 포함한 초분광영상을 이용한 하천조사 연구가 이루어지고 있다. 초분광영상은 분광해상도가 높아 다항목 조사에 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 많은 양의 분광정보를 포함하고 있기 때문에 초기 수집 자료의 용량이 너무 크고, 분석을 위한 전처리 과정이 까다롭다는 단점이 있다. 반면, 10개 이하 밴드의 분광정보를 수집하는 다분광영상은 2개 밴드를 이용해 정규식생지수(NDVI)를 즉각적으로 모니터링할 수 있고, 작물의 생육현황 등을 분석할 수 있어 농업 및 산림분야에서 널리 활용되고 있다. 초분광영상을 이용한 수심산정 연구는 최적 밴드비 탐색 기법(OBRA)을 활용해 측정수심과 상관관계가 높은 밴드비를 이용해 수심맵을 구축하는 방식이 활용되어왔다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정기법을 다분광영상에 적용하여 분광밴드수가 축소된(경량화된) 자료를 활용한 수심산정 가능성을 확인하기 위해 동일한 현장에서 초분광과 다분광 두가지 영상을 촬영하였으며, 각각 수심맵을 구축해 하천분야에서 다분광영상의 활용도를 평가하였다. 또한, 기존의 OBRA의 한계를 개선하기 위해 가우시안 혼합 모델(GMM; Gaussian Mixture Model)을 활용해 영상을 군집화하여 수심산정 정확도를 개선하였다.

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Face recognition rate comparison with distance change using embedded data in stereo images (스테레오 영상에서 임베디드 데이터를 이용한 거리에 따른 얼굴인식률 비교)

  • 박장한;남궁재찬
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.41 no.6
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    • pp.81-89
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    • 2004
  • In this paper, we compare face recognition rate by PCA algorithm using distance change and embedded data being input left side and right side image in stereo images. The proposed method detects face region from RGB color space to YCbCr color space. Also, The extracted face image's scale up/down according to distance change and extracts more robust face region. The proposed method through an experiment could establish standard distance (100cm) in distance about 30∼200cm, and get 99.05% (100cm) as an average recognition result by scale change. The definition of super state is specification region in normalized size (92${\times}$112), and the embedded data extracts the inner factor of defined super state, achieved face recognition through PCA algorithm. The orignal images can receive specification data in limited image's size (92${\times}$112) because embedded data to do learning not that do all learning, in image of 92${\times}$112 size averagely 99.05%, shows face recognition rate of test 1 99.05%, test 2 98.93%, test 3 98.54%, test 4 97.85%. Therefore, the proposed method through an experiment showed that if apply distance change rate could get high recognition rate, and the processing speed improved as well as reduce face information.

High-definition Video Enhancement Using Color Constancy Based on Scene Unit and Modified Histogram Equalization (장면단위 색채 항상성과 변형 히스토그램 평활화 방법을 이용한 고선명 동영상의 화질 향상 방법)

  • Cho, Dong-Chan;Kang, Hyung-Sub;Kim, Whoi-Yul
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.15 no.3
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    • pp.368-379
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    • 2010
  • As high-definition video is broadly used in various system such as broadcast system and digital camcorder the proper method in order to improve the quality of high-definition video is needed. In this paper, we propose an efficient method to improve color and contrast of high-definition video. In order to apply the image enhancement method to high-definition video, scale-down video of high-definition video is used and the parameter for image enhancement method is computed from small size video. To enhance the color of high-definition video, we apply color constancy method. First, we separate the video into several scenes by cut detection method. Then, we apply color constancy to each scene with same parameter. To improve the contrast of high-definition video, we use union of original image and histogram equalized image, and weight is calculated based on sorting of histogram bins. Finally, the performance of proposed method is demonstrated in experiment section.

A Study on the Individual Recognition with Skull Image Composition (두개골 영상합성에 의한 개인감정시스템 연구-II)

  • 송현교;이양원;강민구
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.2 no.1
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    • pp.3-10
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    • 1998
  • In this paper, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. This image processing techniques for the superimposition of skull and ante-morterm photographs simplify used the previous approach taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem Photographs. This system using various image Processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of computer individual identification.

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An Image Enhancement Algorithm based on Color Constancy and Histogram Equalization using Edge Region (색채 항상성 방법과 경계 영역 기반 히스토그램 평활화 방법을 이용한 영상의 화질 향상 방법)

  • Cho, Dong-Chan;Kang, Hyung-Sub;Kim, Whoi-Yul
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.15 no.3
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    • pp.332-345
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    • 2010
  • A unified image enhancement method is proposed for high-resolution image which based on color constancy and histogram equalization using edge region. To speed up the method, smaller image is used when parameters of color constancy and histogram equalization are determined. In the color constancy process, nth-derivative of gaussian is applied to x and y axis separately in order to estimate the color of the illumination rapidly. In the histogram equalization process, the histogram obtained from near-edge region is used for the histogram equalization. In the experiments, high-resolution images taken by digital camcorder are used for verifying the performance of the proposed method.

Modified Cubic Convolution Scaler for Multiformat Conversion in a Transcoder (다양한 포맷변환을 지원하는 Transcoder의 개선된 Cubic Convolution Scaler)

  • Yoo, Young-Joe;Seo, Ju-Heon;Han, Jong-Ki
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.9C
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    • pp.867-880
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    • 2007
  • We derive a modified version of cubic convolution interpolation for the enlargement or reduction of digital images by arbitrary scaling factors. The proposed scaling scheme is used to resize various format pictures in the transcoding system, which transforms the bitstream compressed at a bit rate, such as the HD bitstream, into another bit rate stream. In many applications such as the transcoder, the resolution conversion is very important for changing the image size while the scaled image maintains high quality. We focus on the modification of the scaler kernel according to the relation between formats of the original and the resized image. In the modification, various formats defined in MPEG standards are considered. We show experimental results that demonstrate the effectiveness of the proposed interpolation method.

Hybrid Cepstral Filter for Precise Vergence Control of Parallel Stereoscopic Camera (수평이동방식 입체카메라의 주시각 제어를 위한 Hybrid Cepstral Filter에 의한 시차정보 추출)

  • Kwon, Ki-Chul;Kim, Nam
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.9 no.1
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    • pp.91-94
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    • 2004
  • The vergence controls of the parallel stereoscopic camera need only the disparity information of left and right images in horizontal direction. This paper proposed past and precise disparity value for stereoscopicimage pair in horizontal direction and the algorithm which can abstract disparity information through the HCF(Hybrid Cepstral Filter) for sign information. The proposed disparity information- extracting algorithm can obtain accurate disparity value of horizontal direction and signinformation by using both the one dimension cepstral filter which uses vertical projection data of left and right Image and the two dimension cepstral filter which uses down sampled image.