• Journal of Broadcast Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.262-270
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• 2002

Although most image indexing schemes ate based on global image features, they have limited discrimination capability because they cannot capture local variations of the image. In this paper, we propose a new region-based image retrieval system that can extract important regions in the image using salient point extraction and image segmentation techniques. Our experimental results show that color and texture information in the region provide a significantly improved retrieval performances compared to the global feature extraction methods.

• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.6
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• pp.1095-1100
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• 2008

In a process of insect foot recognition, footprint segments as basic areas for recognition need to be extracted from scanned insect footprints and appropriate features should be found from the footprint segments in order to discriminate kinds of insects, because the characteristics of the features are important to classify insects. In this paper, we propose methods for automatic footprint segmentation and feature extraction. We use a Trace transform method in order to find out appropriate features from the extracted segments by the above methods. The Trace transform method builds a new type of data structure from the segmented images by functions using parallel trace lines and the new type of data structure has characteristics invariant to translation, rotation and reflection of images. This data structure is converted to Triple features by Diametric and Circus functions, and the Triple features are used for discriminating patterns of insect footprints. In this paper, we show that the Triple features found by the proposed methods are enough distinguishable and appropriate for classifying kinds of insects.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 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 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.447-452
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• 2001

내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.83-86
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• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.519-528
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• 2012

Voice activity detection (VAD) is generally conducted by extracting features from the acoustic signal and a decision rule. The performance of such VAD algorithms driven by the input acoustic signal highly depends on the acoustic noise. When video signals are available as well, the performance of VAD can be enhanced by using the visual information which is not affected by the acoustic noise. Previous visual VAD algorithms usually use single visual feature to detect the lip activity, such as active appearance models, optical flow or intensity variation. Based on the analysis of the weakness of each feature, we propose to combine intensity change measure and the optical flow in the mouth region, which can compensate for each other's weakness. In order to minimize the computational complexity, we develop simple measures that avoid statistical estimation or modeling. Specifically, the optical flow is the averaged motion vector of some grid regions and the intensity variation is detected by simple thresholding. To extract the mouth region, we propose a simple algorithm which first detects two eyes and uses the profile of intensity to detect the center of mouth. Experiments show that the proposed combination of two simple measures show higher detection rates for the given false positive rate than the methods that use a single feature.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.4
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• pp.243-248
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• 2004

Automatic fingerprint identification is a process of direction extraction, binarization, thinning, minutiae extraction of fingerprint identification. In this process, binarization after direction extraction affects a process of thinning and minutiae extraction. The fasle binarization is increased the false minutiae extraction rate. In this paper, we proposed more exact minutiae extraction algorithm with more enhanced binarization method, compared with traditional binarization process. We could have more enhanced results by using the direction and the half distance between ridges as the threshold of binarization process. In an experiment, Fingerprint images from NIST DBI are tested and the result shows that the proposed binarization algorithm increases minutiae extraction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.550-552
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• 2003

패턴인식에서 사용되는 모든 영상을 해석할 수 있는 시스템은 현재 어려운 문제이므로 먼저문제 영역을 해석하는 방법이 일반적이다. 이는 영상의 이해 및 특정 정보값을 사용하여 특징으로 사용하기 위하여 특징을 추출한다. 특징 추출시 정보의 손실 없이 데이터를 줄이는 작업이 연구되어오고 있지만 이는 사람의 주관적인 경험으로 알고리즘의 내부 파라미터를 결정하고 바꾸어야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환으로 얻어진 sub-band들을 특징으로 추출하고 결과를 통계적인 방법인 주성분분석을 이용하여 특징 차원을 감소시켜 인식의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.832-834
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• 2004

특징점 기반 지문 인식 시스템은 지문의 특징점 정보를 사용하기 때문에 교문 획득 시 발생하는 거짓 특징점에 많은 영향을 받는다. 거짓 특징점의 제거를 위해 특징정의 이웃 융선을 추적하는 위상 검증 방법(Topological validation)은 거짓 특징점 제거에 뛰어난 효율을 보이지만 올바른 특징점까지 제거되는 단점이 있다. 본 논문에서는 올바른 특징점이 거짓 특징점으로 오판되어 제거되는 것을 줄이기 위챈 가보 필터를 사용하여 특징점 주위 영역을 특징점 방향과 특징점 방향에 수직인 방향으로 필터링 수행 후 특징값의 차를 구하여 특징점의 품질을 평가하였다. 특징값이 일정 기준을 넘는 좋은 품질의 영역에서 추출된 특징점이면 거짓 특징점 제거 알고리즘을 수행하지 않음으로써 올바른 특징점이 제거되는 것을 막을 수 있었고 이와 같이 추출된 특징점들을 이용해 실험한 결과 ERR(Equal eRror Rate)에서 1.7%의 성능 향상을 보였다.