• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1080-1087
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• 2005

움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.443-451
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• 2015

사진측량기법으로 외부표정요소 결정과 지형의 DEM 제작을 위해선 전통적으로 지상기준점을 이용하였다. 그러나 접근이 곤란한 지역은 측량이 어렵기 때문에 기 확보된 DEM을 기준점 대용으로 활용할 수 있다. 이를 위해선 DEM 매칭을 수행해야만 한다. 본 연구에서는 DEM 매칭의 정확도 향상을 위해 ICP와 RT 매칭을 혼용하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안방법의 성능평가를 위해 ICP 방법과 비교하였다. 실험을 위해 기준 DEM과 기준 DEM을 변형시킨 DEM(높이 값에 난수 0부터 2까지, 축척은 0.9, 이동은 3축 모두 100m, 회전은 3축 모두 10°부터 50° 까지 변형)을 이용하였다. 그 결과, 제안방법의 매칭과 절대표정 정확도가 가장 우수하였다. ICP의 경우, 변형 DEM의 회전각이 증가함에 따라 절대표정 오차가 증가한 반면 제안방법은 대체적으로 그 오차가 증가하지 않고 일정한 결과를 보였다. 실험결과를 토대로 변형 DEM이 기준 DEM에 비해 30° 까지 회전되었을 때는 제안방법이 적용 가능할 것으로 판단한다. 또한 이 방법은 무인항공기로부터 접근 불가능 지역의 기 확보 DEM에 의한 외부표정요소 결정 또는 3차원 표면변화를 파악할 때 활용 가능할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.113-121
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• 2011

본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.429-436
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.70-76
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• 2004

간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.74-86
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• 1994

In this paper a hierarchical stereo matching algorithm to obtain the disparity in wavelet transformed domain by using locally adaptive window and weights is proposed. The pyramidal structure obtained by wavelet transform is used to solve the loss of information which the conventional Gaussian or Laplacian pyramid have. The wavelet transformed images are decomposed into the blurred image the horizontal edges the vertical edges and the diagonal edges. The similarity between each wavelet channel of left and right image determines the relative importance of each primitive and make the algorithm perform the area-based and feature-based matching adaptively. The wavelet transform can extract the features that have the dense resolution as well as can avoid the duplication or loss of information. Meanwhile the variable window that needs to obtain precise and stable estimation of correspondense is decided adaptively from the disparities estimated in coarse resolution and LL(low-low) channel of wavelet transformed stereo image. Also a new relaxation algorithm that can reduce the false match without the blurring of the disparity edge is proposed. The experimental results for various images show that the proposed algorithm has good perfpormance even if the images used in experiments have the unfavorable conditions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1119-1128
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• 2013

본 논문에서는 얼굴을 검출하고 GPU 기반으로 얼굴을 고속으로 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는 것을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.65-74
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• 2021

Digital image processing and retrieving have increasingly become very popular on the Internet and getting more attention from various multimedia fields. That results in additional privacy requirements placed on efficient image matching techniques in various applications. Hence, several searching methods have been developed when confidential images are used in image matching between pairs of security agencies, most of these search methods either limited by its cost or precision. This study proposes a secure and efficient method that preserves image privacy and confidentially between two communicating parties. To retrieve an image, feature vector is extracted from the given query image, and then the similarities with the stored database images features vector are calculated to retrieve the matched images based on an indexing scheme and matching strategy. We used a secure content-based image retrieval features detector algorithm called Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm over public cloud to extract the features and the Honey Encryption algorithm. The purpose of using the encrypted images database is to provide an accurate searching through encrypted documents without needing decryption. Progress in this area helps protect the privacy of sensitive data stored on the cloud. The experimental results (conducted on a well-known image-set) show that the performance of the proposed methodology achieved a noticeable enhancement level in terms of precision, recall, F-Measure, and execution time.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2438-2446
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• 1999

대부분의 블록기반 스테레오 쌍 압축 기술들은 모든 스테레오 쌍에서 가장 일치하는 블록을 찾기 위해 일정한 블록크기와 탐색영역 크기를 사용한다. 그러나 각 스테레오 쌍마다 서로 다른 불일치를 가지기 때문에 모든 스테레오 쌍에 동일한 블록 크기와 탐색영역 크기를 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 스테레오 쌍의 전체 불일치를 구하는 방법을 제시하고 구하여진 전체 불일치를 사용하여 블록기반 스테레오 쌍의 압축에 적용할 블록 크기와 탐색영역 크기를 결정한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권9호
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• pp.84-101
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• 1997

Inferring and recognizing 3D objects form a 2D occuluded image has been an important research area of computer vision. The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, may be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition. We present a fast algorithm of finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction. The method is based on matching the object contour to the reference occuluded shapes of 49 viewing directions. The initially best matched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points between the input image and the image projected along the estimated viewing direction. Then the input shape is recognized by matching to the projectd shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n$^{2}$) in the worst case, and that of the simple combinatorial method is O(m$^{4}$.n$^{4}$) where m and n denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object respectively.