• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.787-789
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• 2014

Image processing is presently used in various areas such as smart phone, smart TV, and portable PC. Likewise, edge detection plays an important role in most of the applications. As such, studies for the detection of edge are continually underway. Roberts, Laplacian and LoG(lapacian of Gaussian) are the representative edge detection methods, but these methods do not offer optimal edge detection characteristic in case of the image that is damaged by Salt & Pepper noises. As such, this study presented algorithm with superior edge detection characteristic by utilizing the elements of local mask in Salt & Pepper noise environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.424-426
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• 2003

본 논문에서는 비디오 데이터에서 비디오 셧이 가지는 저급 특징들로부터 감정에 관련된 특징을 검출하기 위하여 비디오 셧의 특성을 확률적 분포를 이용하여 모델링 하는 방식을 제안한다. 제안한 방법을 통해 감상자가 감정을 느끼게 하는 부분의 비디오 셧을 검출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 특징값과 감정과의 관계, 시간의 흐름과 감정과의 관계를 통계적으로 분석하여 모델링 함으로써 감정 검출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.404-406
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• 2013

An image edge has been utilized as preprocessing procedure in various field such as object detection, object recognition. there are Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian as conventional edge detection methods. existing methods are implement is simple, but edge detection characteristics is insufficient in impulse noise area. Therefore, to compensate the defect of conventional methods, in this paper, an edge detection algorithm using modified mask is proposed.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.4
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• pp.504-512
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• 2003

In this paper, we propose a new adaptive dissolve detection method based on the analysis of a dissolve modeling error which is the difference between an ideally modeled dissolve curve with no correlation and an actual dissolve curve including a correlation. The proposed dissolve detection method consists of two steps. First, candidate dissolve regions are extracted using the characteristics of a downward convex parabola, then each candidate region is verified based oil the dissolve modeling error. If the dissolve modeling error for a candidate region is less than a threshold defined by the target modeling error with a target correlation, the candidate region is determined as a resolve region with a lower correlation than the target correlation. The threshold is adaptively determined based on the variances between the candidate regions and the target correlation. By considering the correlation between neighbor scenes, the proposed method is able to be a semantic scene-change detector. The proposed method was tested on various types of data and its performance proved to be more accurate and reliable regardless of variation of variance of test sequences when compared with other commonly use methods.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.389-396
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• 2001

In detection of a scene change of the moving pictures which has massive information capacity, the temporal sampling method has a faster searching speed and lower missing scene change detection than the sequential searching method for the whole moving pictures, yet employed searching algorithm and detection interval greatly affect missing frame and searching precision. In this study, the whole moving pictures were primarily retrieved threshold by the temporal difference of histogram scene change detection method. We suggested a dynamic threshold algorithm using cut detection interval and derived an equation formula to determine optimal primary retrieval threshold which can cut detection interval computation. Experimental results show that the proposed dynamic threshold algorithm using cut detection interval method works up about 30 percent in precision of performance than the sequential searching method.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.07a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문에서는 전력품질 향상용 전력전자기기의 제어에 중요한 정보인 전원의 위상각을 검출하는 기존의 방법들에 대해서 먼저 알아보고, 그 중 불평형한 전원단 전압조건에서도 정확한 위상각을 검출할 수 있는 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용한 정상분 전압추출기 대신 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 모의실험과 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.315-318
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• 2007

자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.4
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• pp.164-168
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• 2007

In this paper, we propose the eye detection algorithms which can apply to the Real-Time Embedded systems. To detect the eye region, the feature vectors are obtained at the first step and then, PCA(Principal Component Analysis) and amplitude projection method is applied to composite the feature vectors. In the decision state, the estimated probability density functions (PDFs) are applied by the proposed Bayesian method to detect eye region in an image from the CCD camera. The simulation results show that our proposed method has a good detection rate on the frontal face and this can be applied to the embedded system because of its small amount of the mathematical complexity.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.912-919
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• 2009

A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images.