• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.18-23
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• 2004

본 논문에서는 공간주파수 특성과 다중 해상도 특성을 모두 갖는 웨이브릿 변환을 이용하여 각 대역의 특성에 맞는 비주얼 특징을 추출하고 이를 내용기반 영상 검색에 이용하는 새로운 방법을 제시하였다. 웨이브릿 변환된 영상의 최저주파 대역은 원 영상의 근사한 형태로 공간 정보를 충분히 활용할 수 있다. 이를 위해 웨이브릿 계수값과 각 계수간의 공간 정보를 모두 고려한 퍼지 동질성(FH : Fuzzy Homogeneity)를 이용하여 L개의 특징 벡터를 추출하였고, 나머지 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 3개의 특징 벡터를 추출하여 이를 영상 데이터베이스에 저장한다. 질의 시에는 L개의 FH 벡터 중 가장 크기가 큰 10개의 값과 3개의 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 가장 유사한 영상을 검색하였다. 90개의 텍스쳐 영상을 사용해 실험한 결과 좋은 정확성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.34-39
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• 1998

영상검색을 위해 Wavelet 변환을 사용한 특징추출 접근방법은 영상들을 압축과 동시에 인덱스 할 수 있어서 영상 데이터베이스 저장과 관리의 복잡성이 상당히 감소될 수 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대해 위치 정보의 주파수 정보를 가지는 Wavelet 변환의 성질을 이용하여 2단계 Wavelet 변환 후 생성된 저대역 부밴드에서 칼라 특징을 추출하고 나머지 부밴드에서 질감 특징을 추출하여 영상 데이터베이스의 검색에 이용한다. 200개 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 recall과 precision에서 약 97%, 81%의 검색 효율을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.284-287
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• 2003

본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다 스캔한 영상을 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징은 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 ½되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.187-192
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• 2014

카메라와 같이 연속적인 영상을 제공하는 환경에서 특징 점들을 추출하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 특히, FAST (Feature from Accelerated Segment Test) 알고리즘은 연산 구조가 간단하고 실시간 특징 점 추출이 용이하여 FPGA 기반 하드웨어 가속기로 구현되어 사용되고 있다. 사용된 FAST 하드웨어 가속기는 특징 점을 추출하기 위해 임계값을 필요로 한다. 임계값은 영상에서 추출되는 특징 점의 기준이 되는 값으로, 값의 크기에 따라 추출되는 특징 점의 개수가 정해질 뿐만 아니라 전체 수행시간에도 영향을 주기 때문에, 일정한 수행시간 동안에 많은 특징 점들을 추출하기 위해서는 적절한 임계값 제어 방법이 요구된다. 본 논문에서는 임계값 제어를 위해 PI 제어기를 제안한다. 제안한 PI 제어기는 시험 영상들을 통해 기능 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반의 로직으로 구현 비용을 계산하였다. 제안한 PI 제어기는 47개의 Flip Flops, 146개의 LUTs, 그리고 91개의 Slices을 사용해, FAST 하드웨어 가속기 2.1%의 Flip Flop, 4.4%의 LUTs, 그리고 4.6%의 Slice에 해당하는 적은 비용으로 구현되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.859-862
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1051-1055
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 객체들의 특징을 추출하는 방안인 Vector Quantization 을 이용한 영상을 검색하는 방안을 제시한다. 내용기반 영상 검색의 주요 특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 등이 사용된다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 빠르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet 과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.452-454
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• 2000

동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.42-48
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.21-26
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• 2003

본 논문은 퓨리에 변환을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출 기법을 제시한다. 특징 벡터는 3차원극좌표계를 이용하여 폐곡면 객체의 회전각도별 내측거리값을 퓨리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환하여 추출한다. 특징 벡터는 폐곡면 표면점과 중심점과의 관계를 나타내는 내측거리값을 활용하므로 위치 이동에 불변이고 내측거리값은 퓨리에 변환 전 정규화되기 때문에 크기 변화에 불변이며 퓨리에 변환 후 파워 스펙트럼을 적용하여 회전 변화 불변임을 보여주고 있다. 실험 결과 위치 이동, 크기 변화, 회전 변화에 불변임을 알 수 있고 서로 상이한 객체간에 변별력이 있어 객체 고유의 특징 벡터로써 활용이 가능함을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.429-431
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• 1998

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.