• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.778-780
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• 2004

본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.3
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• pp.21-26
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• 2003

A new method to realize 3-dimensional object pattern recognition system using Fourier-based feature extractor has been proposed. The procedure to obtain the invariant feature vector is as follows ; A closed surface is generated by tracing the surface of object using the 3-dimensional polar coordinate. The centroidal distances between object's geometrical center and each closed surface points are calculated. The distance vector is translation invariant. The distance vector is normalized, so the result is scale invariant. The Fourier spectrum of each normalized distance vector is calculated, and the spectrum is rotation invariant. The Fourier-based feature generating from above procedure completely eliminates the effect of variations in translation, scale, and rotation of 3-dimensional object with closed-surface. The experimental results show that the proposed method has a high accuracy.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.192-195
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• 2008

본 논문에서는 발전하는 3D 그래픽스 기술을 이용하여 문화재의 도면 실루엣을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 3D 스캐너로 정밀 실측된 3D 데이터를 이용하여 문화재의 도면을 생성하기 위한 벡터 실루엣(Silhouette) 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 실측된 3D 데이터를 정규화 된 3D공간으로 이동하고, 이동 후에는 데이터에 존재하는 모든 에지(edge)를 검출하여 에지리스트(edge list)를 생성한다. 생성된 에지리스트는 다시 윤곽에지(Contour edge)와 주름에지(Crease edge)로 분류하는데, 윤곽에지는 문화재의 윤곽 실루엣을 형성하는데 이용하고, 윤곽에지를 제외한 주름에지는 문화재의 표면 특징을 나타내는 내부문양 실루엣을 형성하는데 이용한다. 내부문양 실루엣은 사용자가 입력하는 임계값과 주름에지를 구성하는 두면의 방향 벡터의 내적을 비교하여 추출한다. 추출한 벡터 실루엣은 윤곽 실루엣과 내부문양 실루엣으로 구분되며, 두 벡터 실루엣을 이용함으로써 문화재의 구조적 해석과 표면의 특징을 해석할 수 있는 도면 실루엣 생성이 가능했다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.6
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• pp.986-991
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• 2002

This paper presents off-line handwritten numeral recognition method by using Eigen-Vectors. In this method, numeral features are extracted statistically by using Eigen-Vectors through KL transform and input numeral is recognized in the feature space by the nearest-neighbor classifier. In our feature extraction method, basis vectors which express best the property of each numeral type within the extensive database of sample numeral images are calculated, and the numeral features are obtained by using this basis vectors. Through the experiments with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 96.2%.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1910-1911
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• 2011

본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2084-2087
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• 2003

본 논문에서는 MPEG 압축 도메인 상에서 카메라 움직임 정보를 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. 카메라 움직임 정보는 동영상에서의 주요 장면과 프레임간의 관계를 기술할 수 있는 실마리를 제공한다. 본 논문에서는 MPEG Video의 모션벡터를 이용하여 카메라 움직임 정보를 추출한다. 카메라 움직임에 따라 모션벡터는 특징적으로 분포하는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특징들을 이용하여 MPEG 모션벡터의 방향성과 크기를 이용하여 각 모션벡터끼리 교차점과 평행성분을 구한다. 그리고 이것을 이용하여 같은 교차점과 평행성분끼리 모션벡터 Clustering 을 수행한다 본 논문에서는 클러스터링 된 모션벡터를 Fuzzy inference rule을 이용하여 카메라 움직임이 Zoom, Pan, Tilt 인지 여부를 판단한다. 실험은 전통적인 방법 중에 하나인 Affine Model 방법과 비교하며 본 논문의 방법이 어느정도 우수함을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.583-585
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• 2002

얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.604-606
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• 2003

본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.960-966
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• 2017

In this paper, we proposed an algorithm that can extract lesion by inputting a medical image. Feature points are extracted using SIFT algorithm to extract genetic training of medical image. To increase the intensity of the feature points, the input image and that raining image are matched using vector similarity and the lesion is extracted. The vector similarity match can quickly lead to lesions. Since the direction vector is generated from the local feature point pair, the direction itself only shows the local feature, but it has the advantage of comparing the similarity between the other vectors existing between the two images and expanding to the global feature. The experimental results show that the lesion matching error rate is 1.02% and the processing speed is improved by about 40% compared to the case of not using the feature point intensity information.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.903-906
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• 2001

본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.