• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.410-413
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• 2002

본 논문에서는 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출 방법을 제안한다. 30개의 원본 명함 영상을 대상으로 스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 영문 명함의 개별 문자들 추출하였다. 본 논문에서는 3$\times$3 마스크를 이용하여 가장 작은 값으로 3 배 축소하는 방법을 적용하여 스미어링하는 시간을 단축시키고 문자들간의 간격을 제거하여 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 문자열 후보 영역을 추출하였다 그리고 추출된 후보 영역의 가로 및 세로의 비율과 면적을 이용하여 문자열과 비 문자열로 분리하고, 문자열 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별문자를 추출하였다. 30개의 명함 영상을 실험한 결과, 309개의 문자열 중에서 280개가 추출되었고 개별 문자는 4504개중에서 4110개가 추출되었다

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.105-115
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• 2002

본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.413-416
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• 2010

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정 할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역에 대해 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 요부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.71-73
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• 2017

본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 기법과 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 색조 도플러 초음파 영상에서 상완 동맥의 혈류를 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 상완 동맥의 혈류를 정확히 추출하기 위해 전처리 과정으로 색조 도플러 초음파 영상 이외의 환자 정보가 있는 영역을 제거한 후, ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 영상의 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 색 정보를 분석한 히스토그램을 이용하여 특징점의 개수를 계산하고 계산된 특징점의 개수를 FCM 알고리즘의 초기 클러스터의 개수로 설정한 후, 추출된 사다리꼴 형태의 영역에 적용하여 양자화 한다. 양자화된 영역 중에서 빨간색으로 분류된 영역을 고혈압 영역으로 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 20개의 색조 도플러 초음파 영상에서 18개의 색조 도플러 초음파 영상이 정확히 추출되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.29-32
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• 2012

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분류하여 피하지방층의 하단 부분과 등뼈의 상단 부분의 경계선을 개선된 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 추출하고 이 두 경계선 내에 있는 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다. 본 연구에서 제안한 방법을 392개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법은 94% 이상의 추출률을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.289-298
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• 2009

능동 윤곽선 모델, 즉 스네이크 알고리즘은 물체 탐지 및 추적에 사용되는 유용한 알고리즘이다. 그러나 이 알고리즘은 요소별 가중치 부여 및 반복단계 시 많은 변수가 필요하고, 초기화 애로 및 계산상 불안정성 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 보다 효과적인 이동물체 탐지 및 추적을 위해 기존 스네이크 알고리즘의 외부 에너지를 개선한 새로운 에너지 보정 스네이크(ECS) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이동물체 이동 시 획득한 차영상 이미지를 4개의 방향성 이미지로 복사하고 각 이미지 픽셀에 대해 누적 연산 후 에너지 강화배열 내 저장 및 노이즈 제거를 통해 안정적인 이미지, 즉 외부 에너지를 획득한다. 또한 별도로 계산된 내부 에너지를 통해 얻어진 윤곽선(contour)을 외부 에너지에 병합함으로써 빠르고 쉬운 이동물체 탐지 및 추적이 가능하다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 3가지 상황을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존 스네이크 알고리즘에 비해 탐지율은 평균 6$\sim$9%, 추적율은 6$\sim$11% 정도의 향상을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1004-1012
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• 2007

본 논문에서는 HSI 정보와 신경 망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징영역을 이진화한 후에 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.419-428
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• 2003

어떤 물체 영역의 골격(skeleton)을 얻기 위해 세건화(thinning)하는 과정에서 잔가지(parasitic branch)가 발생하므로, 이러한 것을 효과적으로 제거하기 위한 여러 가지 연구가 이루어져 왔다. 이중에서 잔가지가 한 픽셀 두께의 가지로 나타나는 속성에 착안하여, 윤곽선 추적에 의한 대칭 경로(symmetric path)를 검출함으로써 잔가지를 제거하는 방법이 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는, 이 방법을 영상 분할이나 연결 요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 윤곽선 부분에 나타나는 잡영가지 (noise branch)를 제거하는데 활용할 수 있도록 개선한 방법을 제안한다. 즉, 한 픽셀 두께의 잡영가지 뿐만 아니라, 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(잡영블랍, noise blob)를 형성하고 있는 잡영가지도 제거할 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 대칭 경로를 찾기 위해 4-8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하며, 잡영블랍이 포함된 경우에는 준대칭(quasi-symmetric) 경로를 정의하여 추출한다. 제안한 방법의 시간 복잡도는 윤곽선 픽셀수의 선형 함수로 표현되며, 사용자가 잡영블랍과 잡영가지의 크기를 임의로 설정하도록 하여 융통성있고 다양하게 잡영가지를 제거할 수 있도록 하였다. 실제 형상과 인위적 형상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.