• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.54-61
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• 2009

피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.217-224
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• 2003

In this study, the adaptive triangular beam method(ATBM) considering different sound reflection coefficients and angles of a triangular beam on two or more planes as well as diffraction effect is suggested. The ATBM, subdividing a tracing triangular beam into multiple triangular beams on reflection planes, gives reliable and convergent sound-field analysis results without the dependancy on the number of initial triangular beam segmentation to search sound propagation paths from source to receiver. The validity of the method is verified by the comparison of numerical and experimental results for energy decay curve and steady-state sound pressure level of rooms having direct, reflective and diffractive sound paths.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.766-770
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• 2010

In this paper, we present an effective covariance tracking algorithm based on adaptive size changing of tracking window. Recent researches have advocated the use of a covariance matrix of object image features for tracking objects instead of the conventional histogram object models used in popular algorithms. But, according to the general covariance tracking algorithm, it can not deal with the scale changes of the moving objects. The scale of the moving object often changes in various tracking environment and the tracking window(or object kernel) has to be adapted accordingly. In addition, the covariance matrix of moving objects should be adaptively updated considering of the tracking window size. We provide a solution to this problem by segmenting the moving object from the background pixels of the tracking window. Therefore, we can improve the tracking performance of the covariance tracking method. Our several simulations prove the effectiveness of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.687-696
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• 2014

본 논문은 사용자의 입력, 색상 및 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 분할 방법을 제안한다. 의미있는 영역을 깊이영상에서 유사한 깊이 정보와 사용자 스트로크 입력의 중심에 위치한다고 가정한다. 제안된 방법은 스트로크 입력을 이용하여 관심 영역을 설정하고, 색상과 깊이 정보를 이용하여 의미있는 영역을 검출한다. 구체적으로 제안방법은 관심영역에 대해 색상과 깊이 정보를 이용한 과분할 과정과 과분할 영역에 대해 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 추출과정으로 구성되어 있다. 과분할 과정에서 적응적 임계값 적용 및 형태학적 기울기에 대한 적응적인 가중치 적용을 통한 마커 추출 방법을 제안하였다. 의미론적 물체 추출과정에서는 관심영역의 가장자리 영역에서 내부 영역으로의 순서대로 전체 깊이의 평균과 차이를 이용하여 추출하고자 하는 물체 영역인지 아닌지를 결정하도록 하였다. 실험 결과에서 제안한 방법이 효과적으로 의미있는 물체 추출 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 대한인간공학회지
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• 제34권5호
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• pp.541-548
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• 2015

Objective: We introduce a hand gesture segmentation method using a wrist-worn wearable device which can recognize simple gestures of clenching and unclenching ones' fist. Background: There are many types of smart watches and fitness bands in the markets. And most of them already adopt a gesture interaction to provide ease of use. However, there are many cases in which the malfunction is difficult to distinguish between the user's gesture commands and user's daily life motion. It is needed to develop a simple and clear gesture segmentation method to improve the gesture interaction performance. Method: At first, we defined the gestures of making a fist (start of gesture command) and opening one's fist (end of gesture command) as segmentation gestures to distinguish a gesture. The gestures of clenching and unclenching one's fist are simple and intuitive. And we also designed a single gesture consisting of a set of making a fist, a command gesture, and opening one's fist in order. To detect segmentation gestures at the bottom of the wrist, we used a wrist strap on which an array of infrared sensors (emitters and receivers) were mounted. When a user takes gestures of making a fist and opening one's a fist, this changes the shape of the bottom of the wrist, and simultaneously changes the reflected amount of the infrared light detected by the receiver sensor. Results: An experiment was conducted in order to evaluate gesture segmentation performance. 12 participants took part in the experiment: 10 males, and 2 females with an average age of 38. The recognition rates of the segmentation gestures, clenching and unclenching one's fist, are 99.58% and 100%, respectively. Conclusion: Through the experiment, we have evaluated gesture segmentation performance and its usability. The experimental results show a potential for our suggested segmentation method in the future. Application: The results of this study can be used to develop guidelines to prevent injury in auto workers at mission assembly plants.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.48-56
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.295-298
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• 2018

제안 논문은 의료영상을 대상으로 영상처리 기법을 이용해 관심영역을 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 강건한 경계선 분할 기법은 잡음 영상에서 영상 특성과 방향성을 고려한 경계선의 최적 분할을 통해 영상 획득 시 발생하는 다양한 잡음과 방향을 갖는 대상 경계선에서 강건하고 정확한 분할 결과를 제공한다. 본 논문에서는 영상 대상의 구조적 정보에 적응적인 필터 유형과 크기가 가능하고 다양한 대상 객체의 경계선 분할에 적용할 수 있다. 또한, 초음파 영상, 이나 광학 영상 등의 다양한 잡음 영상에서의 경계선 분할이 가능하다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권2호
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• pp.75-79
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• 2014

Purpose The region growing has a critical problem that it often extract vessels with unexpected objects such as a bone which has a similar intensity characteristics to the vessel. We propose the new method to extract arterial vascular anatomy around the stomach from the CTA volume without the post-processing. Materials and Methods Our method, which is also based on the region growing, requires the two seed points from the use. I automatically extracts perigastric arteries using the adaptive region growing method and it does not need any post-processing. Results The three region growing based methods are used to extract perigastric arteries - the conventional region growings with restrict and loose thresholds each and the proposed method. The 3D visualization from the result of our method shows our method extracted the all required arteries for gastric surgery. Conclusion By extracting perigastric arteries using the proposed method, over-segmentation problem that unexpected anatomical objects such as a rib or backbone are also segmented does not occurs anymore. The proposed method does not need to sensitively determine the thresholds of the similarity function. By visualizing the result, the preoperative simulation of arterial vascular anatomy around the stomach can be possible.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1819-1826
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• 2010

본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권4호
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• pp.319-334
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• 2001

Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.