• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제6권2호
• /
• pp.204-206
• /
• 2008

In this paper, we proposed the recognition method that automatically extracts cracks from a surface image acquired by a digital camera and recognizes the directions (horizontal, vertical, -45 degree, and 45 degree) of cracks using the fuzzy single layer perceptron. We compensate an effect of light on a concrete surface image by applying the closing operation, which is one of the morphological techniques, extract the edges of cracks by Sobel masking, and binarize the image by applying the iterated binarization technique. Two times of noise reduction are applied to the binary image for effective noise elimination. After the specific regions of cracks are automatically extracted from the preprocessed image by applying Glassfire labeling algorithm to the extracted crack image, the cracks of the specific region are enlarged or reduced to $30{\times}30$ pixels and then used as input patterns to the fuzzy single layer perceptron. The experiments using concrete crack images showed that the cracks in the concrete crack images were effectively extracted and the fuzzy single layer perceptron was effective in the recognition of the extracted cracks directions.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제9권7호
• /
• pp.1575-1581
• /
• 2005

최근에 콘크리트 구조물에 발생한 균열의 영향에 대한 관심이 커져 과거와 다르게 발생한 균열을 방치하기보다 보수를 통해 그 영향을 최소화시키고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 효율적인 측정을 위하여 점검자의 육안조사를 통한 수작업 대신 컴퓨터가 균열의 길이, 방향, 폭등의 특징을 자동으로 처리하는 화상처리 기법을 제안한다. 정확한 균열의 특징 추출을 위하여 빛의 영향을 보정할 수 있는 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하여 영상의 빛의 영향을 보정하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열영상의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다 그리고 이진화된 영상에서 잡음을 제거하기 위해 3${\times}$3 마스크를 이용하여 인접화소의 평균을 이용한 잡음 제거와 Glassfire Labeling 알고리즘을 이용한 잡음 제거를 각각 수행하여 균열의 에지를 추출하게 된다. 그리고 본 논문에서는 추출된 균열의 에지를 이용하여 균열의 특정부분의 길이, 방향, 폭을 자동으로 측정하는 표면 균열의 자동 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제시된 방법이 균열의 검출에 효율적임을 나타내었고 검시자의 주관이 개입될 수 있는 가능성을 제거할 수 있는 가능성을 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.280-285
• /
• 2008

기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.843-848
• /
• 2008

얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.19-26
• /
• 2008

본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.360-365
• /
• 2005

본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열을 효율적으로 추출하기 위한 화상처리 기법과 ART1 기반 RBF 네트워크를 제안하여 균열의 방향성을 인식한다. 본 논문에서 사용된 화상처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위한 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열 영상의 에지를 추출한 후 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 두 차례에 걸쳐 잡음제거를 수행하여 콘크리트 표면 균열 영상으로부터 균열을 추출한다. 본 논문에서는 추출된 균열을 ART1 기반 RBF 네트워크에 적용하여 균열의 방향성(횡방향, 종방향, $-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향)을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 ART1 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART1을 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 적용하여 실험한 결과, 콘크리트 표면 균열 영상에서 효율적으로 균열을 추출할 수 있었고 제안된 ART1 기반 RBF 네트워크가 추출된 균열의 방향성 인식에 효율적인 것을 확인하였다.