• 제목/요약/키워드: 특징영역

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색깔과 질감을 이용한 영역별 영상 검색 (Regional Image Retrieval by using Color and Texture)

  • 곽정원;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.137-142
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    • 2000
  • 많은 정보를 포함하고 있는 영상 자료에서 빠른 검색과 분류를 위해서 색깔이나 질감 등의 특징을 나타내는 기술자가 필요하다. 또한 한 영상 안에서도 각 영역별로 다른 특징을 나타내고 있기 때문에 영역별 검색과 분류를 위한 영역 단위의 특징 추출이 중요하다. 본 논문에서는 색깔 특징으로 영역화된 영상의 각 영역에서 색깔 특징 벡터와 질감 특징 벡터를 추출하고 추출된 특징 벡터를 다른 영역에서 추출된 특징 벡터와의 거리를 이용하여 비슷한 특징을 보이는 영역을 검색한다. 기존의 전체 영상의 색깔이나 질감 어느 하나만을 이용한 검색과 달리 이러한 특징을 공간적 위치와 색깔, 질감을 조합하여 검색함으로써 보다 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다.

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영역 기반 이미지 검색을 위한 영역 매칭 방법에 관한 연구 (A Study on Region matching method for Region-based Image Retrieval)

  • 추연웅;최기호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.155-158
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    • 2002
  • 본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.

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특징영역을 보존한 이진영상의 워터마킹 (Binary Image Watermarking for Preserving Feature Regions)

  • 이정환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.624-631
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    • 2002
  • 본 논문에서는 이진영상 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안 방법은 먼저 이진영상을 기하학적 특징이 포함된 특징영역과 그 외의 일반영역으로 분리한다. 그리고 기하학적 특징이 포함된 이진영상의 특징영역을 보존하면서 인증을 위한 워터마크를 일반영역에만 삽입, 검출하는 효과 적인 워터마킹 방법을 연구하였다. 특징영역은 특수런을 사용한 런길이부호화를 이용하여 일반영역과 분리하였다. 워터마크의 비가시성을 위해 워터마크는 일반영역중에서 화소변화에 대한 민감도를 고려하여 삽입하였다. 제안 방법을 문자, 서명, 도장, 지문영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안 방법은 원영상의 중요한 특징영역을 보존하고, 또한 워터마킹된 영상의 비가시성이 높음을 알 수 있었다.

특수런을 이용한 특징영역 분리에 의한 이진영상 워터마킹 (Binary Image Watermarking Based on Grouping Feature Regions)

  • 이정환;박세현;노석호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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    • pp.177-180
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    • 2002
  • 본 논문에서는 이진영상 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안 방법은 먼저 이진영상을 기하학적 특징이 포함된 특징영역과 그 외의 일반영역으로 분리한다. 그리고 기하학적 특징이 포함된 이진영상의 특징영역을 보존하면서 인증을 위한 워터마크를 일반영역에만 삽입, 검출하는 효과적인 워터마킹 방법을 연구하였다. 특징영역은 특수런을 사용한 런길이부호화를 이용하여 일반영역과 분리하였다. 워터마크의 비가시성을 위해 워터마크는 일반영역 중에서 화소변화에 대한 민감도를 고려하여 삽입하였다. 제안 방법을 문사, 서명, 도장, 지문영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안 방법은 원 영상의 중요한 특징영역을 보존하고, 또한 워터마킹된 영상의 비가시성이 높음을 알 수 있었다.

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3차원 거리와 색상 특징을 결합한 피부영역 추출 (Skin Region Extraction Combining 3D Depth and Color Features)

  • 장석우;박영재;김계영;이숙윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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    • pp.201-204
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    • 2012
  • 본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상으로부터 3차원의 깊이 특징과 색상 특징을 결합하여 피부색상 영역을 보다 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 우선 스테레오 정합 기법을 이용하여 좌우 영상으로부터 3차원의 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 영역을 그룹화하고, 그룹화된 영역 중에서 피부색상을 나타내는 영역을 실제 피부영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 방법의 성능을 정확도 측면에서 평가하였다. 결과적으로 제안된 방법은 3차원의 깊이 정보와 색상 정보를 효과적으로 결합함으로써 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부영역 추출 오류를 상당수 제거하는 효과를 가진다.

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얼굴 영역 및 구성 요소의 특징점 추출에 관한 연구 (A Study on Extraction of Face Region and Facial Characteristics Point)

  • 김성식;김진태;김동욱
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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    • pp.291-294
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    • 2002
  • 본 논문은 얼굴 영역 및 얼굴 구성 요소의 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 인식을 하는데 있어서 중요한 자료이다. 얼굴 영역은 객체 단위 추출 방법을 사용하여 얼굴의 고유 영역만을 추출한다. 얼굴의 구성요소는 각 요소간의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴 영역 내에서 추출해 간다. 얼굴 구성요소의 특징점은 미리 정해진 위치에서 특징점을 결정한다. 그리고 이런 특징점간의 상호 연관관계를 설정한다.

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원근 움직임 모델을 이용한 특징 공간 상에서의 효율적인 얼굴 영역 추적 (Efficient face tracking using perspective motion model in feature space)

  • 최송하;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.521-523
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    • 1999
  • 본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.

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사각 특징을 추가한 Viola-Jones 물체 검출 알고리즘 (Viola-Jones Object Detection Algorithm Using Rectangular Feature)

  • 서지원;이지은;곽노준
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권3호
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    • pp.18-29
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    • 2012
  • 실시간 물체 검출에 매우 효과적이라고 알려져 있는 Viola-Jones 알고리즘에서는 약분류기를 구성하기 위해 Haar 모양의 특징들을 사용한다. 이러한 Haar 모양 특징은 각각 양의 영역과 음의 영역에 해당하는 두 개 이상의 사각형의 조합으로 구성되며 양의 영역에 해당하는 화소값들의 합과 음의 영역에 해당하는 화소값들의 합의 차에 의하여 특징값을 계산한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 사각 특징은 두 개 이상의 사각 영역으로 구성되는 Haar 모양 특징과는 달리 단일한 사각 영역으로 구성되어 영역 내의 화소값들을 총합과 분산을 특징으로 사용한다. 이러한 사각 특징들을 기존의 Haar 모양 특징과 함께 사용하면 물체의 특징을 인접하는 밝은 영역과 어두운 영역의 조합으로만 선택했던 기존의 방법으로 인해 그동안 배제되어 온 새로운 특징을 선택할 수 있으며 그 결과 계산상의 손실 없이 물체 검출의 성능을 높일 수 있다.

비젼을 이용한 손 영역 특징점 추출 (Hand Region Feature Point Extraction Using Vision)

  • 정현석;오명재;주영훈;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.1798_1799
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    • 2009
  • 본 논문에서는 강인한 손 영역 특징 점 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 칼라 모델을 생성한 후 퍼지 색상 필터에 적용하여 손 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 손 영역을 추출하기 위해서 레이블링 기법을 사용한다. 그 후, 추출된 손 영역의 실루엣을 추출하고 히스토그램 기법을 적용하여 손 영역 내의 COG를 추출 한다. 손 영역 특징 점 추출을 위해 Canny edge 기법과 Chain Code기법, DP(Douglas-Peucker)기법들을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 1차 특징점을 추출한다. 추출된 1차 특징 점을 Convex Hull기법에 적용하여 최종적인 손 영역 특징 점을 추출한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

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자동 지문 인식을 위한 의사 특징점 제거 알고리즘 (False Minutiae Filtering Algorithm for Fingerprint Identification System)

  • 양지성;안도성;김학일
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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    • pp.807-811
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    • 1999
  • 자동 지문 인식을 위한 특징점 추출 과정에서 얻은 특징점에는 지문 획득시 발생하는 잡음과 전처리 과정으로 인한 정보의 손실에 의해 상당량의 의사 특징점이 포함되어 있다. 본 논문에서는 특징점들로 구성된 지문의 특징량에서 잡음이라고 할 수 있는 의사 특징점을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 후보 특징점 목록에서 세선화된 지문 화상의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고 후보 특징점 목록에서 선택한 특징점을 삭제한다. 재구성된 세선화 화상에서 지문 원화상의 부영역별 방향과 지문의 구조적 특성을 근거로 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST sdb 14의 지문 화상을 알고리즘에 적용한 결과는 정추출율 손실 대비 높은 오추출율 개선을 얻었음을 보여주고 있다.

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