• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.313-316
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.373-374
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• 2009

이 논문에서는 이미지간의 유사도를 측정하기 위하여 컬러 특징값을 추출하는 한 방법을 제시하고자 한다. 컬러특징값은 다양한 형태로 추출될 수 있지만 자연적인 조명 환경하에서 어느 정도 invariance consistency 특징을 유지하는 방법을 찾아내는 것이 중요하다. 컬러 coocurrence 특징값은 많은 연구가 진행되어 여러 응용에서 적용되고 있지만 여기서는 컬러의 invariance 공간에 대한 coocurrence 특징값을 추출하여 이미지 유사도를 측정하는 방식을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.261-264
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• 2002

자동차 전조등에서 나오는 데이터는 다양한 패턴을 가지는 영상자료와 부분적으로 보이는 문자자료이다. 내용기반 영상검색을 통해 자동차 전조등에서 검사자가 판독하는 텍스트와 부분적인 전조등의 영상정보로 차량의 정보를 추출하기 위한 검색 방법을 국립과학수사연구소의 자료를 기반으로 설계하였으며, 영상검색에 사용된 영상특징값의 구성과 영상 검색방법을 연구하였다. 본 논문에서는 영상데이터의 검색을 위해 효과적인 영상특징이 추출 되도록 향상된 방법론을 제시하였다. 특징함수에 대한 유효성 검증을 위해 샘플 영상에서 각 후보 특징함수들에 대한 결과값들을 비교하였으며, 이를 기반으로 유효한 특징함수를 찾아서 검색에 사용되어지도록 구성하였다. 사용되어진 영상의 특징값은 전조등 영상이 가지는 다수의 텍스쳐함수와 가로, 세로 성분값을 사용하였다. 영상 검색을 위해 추출된 영상 특징값을 데이터베이스화하고 용의차량의 전조등 영상을 질의 영상으로 하여 후보 차량에 대한 정보를 검색하도록 하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.4
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• pp.461-472
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• 2005

In this paper, we propose face feature extraction algorithm through stereo image's matching value. The proposed algorithm detected face region by change the RGB color space of skin color information to the YCbCr color space. Applying eye-template from extracted face region geometrical feature vector of feature about distance and lean, nose and mouth between eye extracted. And, Proposed method could do feature of eyes, nose and mouth through stereo image's matching as well as 2D feature information extract. In the experiment, the proposed algorithm shows the consistency rate of 73% in distance within about 1m and the consistency rate of 52%in distance since about 1m.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.305-308
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• 2000

암의 진행 정도를 판단하기 위한 암세포 조직영상의 분석은 그 대상이 되는 영상의 다양성과 잡음으로 인해 정확한 분석이 어렵다. 특히, 암의 진행 정도를 판단하는데 있어서 중요한 요인인 세포핵의 variation에 따른 order/disorder 정도를 객관적 수치로 정량화하기 위해서는, 각 기(stage)에 따른 암의 진행정도를 가장 잘 나타낼 수 있는 특징값 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 유효한 특징값을 추출하기 위하여, 공간 영역과 주파수 영역에서 그 지역적 특징을 잘 나타내는 wavelet 변환을 적용한 후, 분할 된 서브 밴드 중 고대역 서브 밴드에서 질감 특징을 추출하고, 추출 된 질감 특징값들이 암의 진행 정도에 따른 각 집단간에 유의한 차이를 나타내는지에 대한 유의성을 검증하기 위하여, 다변량 통계학적 분석 방법을 사용하여 비교분석 하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.12
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• pp.789-799
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• 2008

For the communication between human and computer in an interactive computing environment, the gesture recognition has been studied vigorously. The algorithms which use the 2D features for the feature extraction and the feature comparison are faster, but there are some environmental limitations for the accurate recognition. The algorithms which use the 2.5D features provide higher accuracy than 2D features, but these are influenced by rotation of objects. And the algorithms which use the 3D features are slow for the recognition, because these algorithms need the 3d object reconstruction as the preprocessing for the feature extraction. In this paper, we propose a method to extract the 3D features combined with the 3D object reconstruction in real-time. This method generates three kinds of 3D projection maps using the modified GPU-based visual hull generation algorithm. This process only executes data generation parts only for the gesture recognition and calculates the Hu-moment which is corresponding to each projection map. In the section of experimental results, we compare the computational time of the proposed method with the previous methods. And the result shows that the proposed method can apply to real time gesture recognition environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.52-55
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• 2013

본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.370-372
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• 2006

본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.