• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1718-1720
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• 2013

본 논문에서는 다중 손 끝점 검출을 위해 특징 추출 기법 및 이를 기반으로 한 손 끝점 검출 알고리즘을 제안한다. 특징 추출을 위해 Local Binary Feature(LBP)을 사용하였고 특징의 차원을 축소하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 기법을 이용하였다. 손 끝점 판별을 위해 Reduced multivariate polynomial Model(RM) Classifier를 사용하여 실험 결과 제안된 손 끝점 검출 기법이 다양한 환경에서 동작 하는 것을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.350-354
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• 2003

영상 워핑이란 어떤 사물의 형태를 다른 형태로 변화시키는 기법을 말한다. 대표적인 영상워핑 기술로는 메쉬 워핑과 필드 기반 워핑 등을 들 수 있는데, 이중에서 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어한 수 있는 것이 장점이다. 영상 워핑 과정의 특성 상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응 시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽 재현성에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.2
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• pp.569-576
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• 2000

The GST can extract the position of facial features without a prior information in an image. However, this method requires a plenty of the processing time because the mask size to process GST must be larger than the size of object such as eye, mouth and nose in an image. In addition, it has the complexity for the computation of middle line to decide facial features. In this paper, we proposed two methods to overcome these disadvantage of the conventional method. First, we used the reduced image having enough information instead of an original image to decrease the processing time. Second, we used the extracted peak positions instead of the complex statistical processing to get the middle lines. To analyze the performance of the proposed method, we tested 200 images including, the front, rotated, spectacled, and mustached facial images. In result, the proposed method shows 85% in the performance of feature extraction and can reduce the processing time over 53 times, compared with existing method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.293-296
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• 2007

필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 워핑 결과를 좀 더 세밀하게 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석 평가함에 그 목적이 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간을 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.500-502
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• 2015

본 논문에서는 애견 안구 영상에서 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 영상에 ART2 기법을 적용하여 양자화를 수행한다. 양자화된 정보를 이용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 침식과 팽창 기법을 적용하여 영상의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하여 타원 형태를 가진 객체 중에서 전체 영상 크기의 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장 영역을 추출한다. 추출된 백내장 영역을 히스토그램으로 시각화 한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 히스토그램으로 시각화하여 분석한 결과, 제안된 방법이 백내장 추출에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.271-274
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• 2021

Fisheye 카메라로 촬영된 영상은 일반 영상보다 넓은 시야각을 갖는 장점으로 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 fisheye 카메라로 촬영된 영상은 어안렌즈의 곡률로 인하여 영상의 중앙 부분은 팽창되고 외곽 부분은 축소되는 방사 왜곡이 발생하기 때문에 영상을 활용함에 있어서 어려움이 있다. 이러한 방사 왜곡을 보정하기 위하여 기존 영상처리 분야에서는 렌즈의 곡률을 수학적으로 계산하여 보정하기도 하지만 이는 각각의 렌즈마다 왜곡 파라미터를 추정해야 하기 때문에, 개별적인 GT (Ground Truth) 영상이 필요하다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 렌즈의 종류마다 GT 영상을 필요로 하는 기존 기술의 제한 사항을 극복하기 위하여, fisheye 영상만을 입력으로 하여 왜곡계수를 계산하는 딥러닝 네트워크를 제안하고자 한다. 또한, 단일 왜곡계수를 왜곡모델로 활용함으로써 layer 수를 크게 줄일 수 있는 경량화 네트워크를 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.487-490
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• 2001

In this paper, we realize a system that moves a cursor with a finger using the circular pattern vector algorithm that in one of the image analysis algorithms. To apply this algorithm, we use central point of the biggest circle among the various circles that recognize the image of the hand , and find out the pointing finger by looking for the distance of the outline of the hand from the central point. The horizontal direction of the cursor on the display is controlled by converting the direction of the pointing finger to the analysis of the plane corrdinate. Because of setting up only one camera of the upper, the middle and the lower discretely. On account of the discrete movement of the cursor of the vertical direction, we move th cursor to the objective, which the user wants. by expanding the local are to the whole area.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

본 논문은 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 명암도에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색 시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존 방법과 유사한 정확도를 보이며 동시에 선택된 순위 표본 프레임 수는 약 50% 가량 적게 추출되어 검색 시간과 계산량이 감소하였다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, letterbox 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.55-58
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• 2001

기존에 MPEG-1, 2나 H.261/263 등에 사용되고있는 움직임 예측 방법은 블록 기반의 코딩 방식으로 단순히 영상의 움직임을 선형 모델로 간주하고 영상을 일정한 크기의 사각형으로 나누어, 각 사각형이 어느 곳으로 이동하는지를 추정하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 블록 당 하나의 움직임 벡터만으로 처리하기 때문에 블록 내의 복잡한 움직임은 추정할 수 없을 뿐만 아니라, 보다 일반적인 움직임인 회전, 뒤틀림, 확대, 축소 등을 추정할 수 없다. 또한, 영상의 내용에 상관없이 일정한 크기의 블록으로 나누어 처리하기 때문에 주어진 영상에 최적화된 움직임 추정을 수행하기가 어렵다. 특히 저속 비트율에서는 이러한 점들이 크게 부각된다. 이러한 점들을 극복하기 위해서 여기에서는 삼각형 메쉬를 이용한 공간 변환 방법을 이용하였다. 여기에 영상을 영상에 따라 적응적으로 분해하여 처리할 수 있는 웨이브렛 패킷 부호화를 사용하여 에너지가 많고 적음에 따라 초기 제어점의 격자를 조절하여 좀 더 우수한 성능을 얻을 수 있다.