• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.377-378
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• 2007

This paper proposes an system to generate rolled-equivalent fingerprints by mosaicking sequential images captured by an toothless device. To capture rolled-equivalent fingerprints, previous works use multiple cameras. However, the method in this paper captures sequential fingerprint images with a single camera and mosaic the images by estimating the transform between images through optical flow.

• 전기학회논문지
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• 제58권11호
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• pp.2219-2222
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• 2009

A new touch-sensitive hydrogenated amorphous silicon(a-Si:H) display with embedded optical sensor arrays is presented. The touch-sensitive panel operation was successfully demonstrated on a prototype of 16-in. active-matrix liquid crystal display (AMLCD). The proposed system provides the finger touched point without the real-time image processing of information of the captured images. Due to the simple architecture of the system, we expect the introduction of large-area touch-sensitive display panels.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.13-21
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• 2009

본 논문에서는 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 영상화질 향상에 대한 연구를 수행하였다. 일반적인 인식시스템에서는 입력되는 모든 영상에 고정된 영상처리 과정을 수행한다. 고정된 영상처리 필터를 사용하는 방법을 다양한 환경 조건에서 획득된 얼굴 영상에 적용하게 되면, 정확한 얼굴영역을 검출할 수 없게 될 것이다. 복잡한 배경과 조명이 포함된 영상으로부터 검출에 적합한 영상으로 구성하기 위하여, 본 논문에서는 부-윈도우를 기반으로 하는 카테고리에 따른 영상 향상 방법을 제안한다. 처리를 위한 영상이 획득되었을 때, 영상의 부-윈도우로부터 평균값을 계산하고, 이를 기 구성된 카테고리와 비교하여 입력영상에 적용 가능한 영상처리 방법을 선택적으로 적용하는 처리를 수행한다. 얼굴영역을 검출한 결과 히스토그램 평활화, 감마변환등의 방법을 전체영상에 적용한 결과와, 제안된 방법을 적용하여 추출한 영상들로부터 얼굴영상 등록을 통한 검출률을 비교한 결과, 현저히 향상된 등록 결과를 획득할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.104-113
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• 2000

본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제4권3호
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• pp.224-230
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• 2002

In this paper, a counting algorithm hybridized with an adaptive automatic thresholding method based on Otsu's method and the algorithm that elongates markers obtained by the well-known watershed algorithm is proposed to enhance the exactness of the microcell counting in microscopic images. The proposed counting algorithm can be stated as follows. The transformed full image captured by CCD camera set up at microscope is divided into cropped images of m$\times$n blocks with an appropriate size. The thresholding value of the cropped image is obtained by Otsu's method and the image is transformed into binary image. The microbial cell images below prespecified pixels are regarded as noise and are removed in tile binary image. The smoothing procedure is done by the area opening and the morphological filter. Watershed algorithm and the elongating marker algorithm are applied. By repeating the above stated procedure for m$\times$n blocks, the m$\times$n segmented images are obtained. A superposed image with the size of 640$\times$480 pixels as same as original image is obtained from the m$\times$n segmented block images. By labeling the superposed image, the counting result on the image of microbial cells is achieved. To prove the effectiveness of the proposed mettled in counting the microbial cell on the image, we used Acinetobacter sp., a kind of ammonia-oxidizing bacteria, and compared the proposed method with the global Otsu's method the traditional watershed algorithm based on global thresholding value and human visual method. The result counted by the proposed method shows more approximated result to the human visual counting method than the result counted by any other method.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.19-28
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• 2017

본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석은 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다.

• 한국의류학회지
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• 제34권5호
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• pp.784-796
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• 2010

Consumers focus on information about the symbolic meaning of a product for highly involved and emotional products (such as cosmetic products). This study examines the effectiveness of the congruence between cosmetics advertising image and self-image on consumer attitudes. In addition, this study examines two additional moderating effects, which are 'product type' and 'message type'. For the experiment, four advertizing type factorial designs were performed. A total of 320 undergraduate female students in Korea participated in the experiment. This study captured the subjective judgments of consumers on these three comparisons in terms of advertizing attitude, brand attitude, and purchase intention. The results are as follows: First, the greater the self-congruity on cosmetic advertising, then the greater the effectiveness on advertizing attitude. Second, the increased self-congruity on cosmetic advertising did not create greater effectiveness on brand attitude. Third, increased advertizing attitudes on the congruence between cosmetics advertising image and self-image increased the effectiveness on brand attitude. Fourth, increased advertizing attitudes on the congruence between cosmetics advertising image and self-image improved the effectiveness on purchase intention. Fifth, the greater the brand attitude (on the congruence between the cosmetics advertising image and the self-image produced)increased the effectiveness for purchase intention. The results show a significant moderating role of the product type. Marketers can use the results of this study to understand the market of cosmetic products for promotion.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.84-89
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• 2014

본 논문에서는 카메라를 탑재한 전방향 이동 로봇에서의 표적 추종을 위한 영상기반 시각 서보 제어를 다룬다. 기존 연구에서는 카메라 영상에서 추출한 표적의 영상 좌표로부터 표적 추종을 위한 바퀴의 회전 각속도를 구하기 위하여 카메라의 수학적 모델과 이동 로봇의 기구학 특성으로부터 구한 수학적 영상 자코비안을 널리 활용하였다. 본 논문에서는 표적의 영상 좌표 정보를 이용한 단순한 규칙기반 제어 방식과 영상에 포착된 표적의 크기 정보를 조합하여 바퀴의 회전 각속도를 생성하는 새로운 방식을 제안한다. 카메라 영상을 몇 개의 영역으로 분할하고, 표적이 포함된 영역에 따라 미리 정의한 규칙을 적용하는데, 복잡한 수학적 표현을 사용하지 않으면서도 비교적 적은 수의 규칙을 사용하므로 구현이 용이한 장점이 있다. 제안된 방식은 실제 시스템으로 구현하여 실험하고, 전체 실험 시스템에 대한 설명과 함께 실험 결과를 제시하여 제안하는 방식의 타당성을 입증한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.246-253
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• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권1호
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• pp.51-57
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• 2020

The fighter pilot uses radar mounted on the fighter to obtain high-resolution SAR (Synthetic Aperture Radar) images for a specific area of distance, and then the pilot visually classifies targets within the image. However, the target configuration captured in the SAR image is relatively small in size, and distortion of that type occurs depending on the depression angle, making it difficult for pilot to classify the type of target. Also, being present with various types of clutters, there should be errors in target classification and pilots should be even worse if tasks such as navigation and situational awareness are carried out simultaneously. In this paper, the concept of operation and functional structure of radar system for fighter jets were presented to transfer the SAR image target classification task of fighter pilots to radar system, and the method of target classification with high accuracy was studied using the CNN ensemble model to archive higher classification accuracy than single CNN model.