• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.812-820
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• 2012

본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.96-101
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• 2011

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권5호
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• pp.259-266
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• 2014

In this paper, we propose a novel technique for noise robust automatic speech recognition (ASR). The development of ASR techniques has made it possible to recognize isolated words with a near perfect word recognition rate. However, in a highly noisy environment, a distinct mismatch between the trained speech and the test data results in a significantly degraded word recognition rate (WRA). Unlike conventional ASR systems employing Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) and a hidden Markov model (HMM), this study employ histogram of oriented gradient (HOG) features and a Support Vector Machine (SVM) to ASR tasks to overcome this problem. Our proposed ASR system is less vulnerable to external interference noise, and achieves a higher WRA compared to a conventional ASR system equipped with MFCCs and an HMM. The performance of our proposed ASR system was evaluated using a phonetically balanced word (PBW) set mixed with artificially added noise.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.251-259
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• 2015

In this paper, a ship detection method is proposed; this method uses edge-based segmentation and histogram of oriented gradient (HOG) with the ship size ratio. The proposed method can prevent a marine collision accident by detecting ships at close range. Furthermore, unlike radar, the method can detect ships that have small size and absorb radio waves because it involves the use of a vision-based system. This system performs three operations. First, the foreground is separated from the background and candidates are detected using Sobel edge detection and morphological operations in the edge-based segmentation part. Second, features are extracted by employing HOG descriptors with the ship size ratio from the detected candidate. Finally, a support vector machine (SVM) verifies whether the candidates are ships. The performance of these methods is demonstrated by comparing their results with the results of other segmentation methods using eight-fold cross validation for the experimental results.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.271-272
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• 2019

현재 4차 산업혁명으로 인해 많은 이들의 삶의 질이 이전보다 개선되었음에도 불구하고, 소외된 계층을 위한 개발은 타 분야에 비해서 더뎌지고 있는 실정이다. 현대의 청각 장애인과 언어 장애인들은 시각 언어인 수화를 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 진입 장벽이 높기 때문에, 이를 사용하지 않는 사람들은 청각 장애인 및 언어 장애인과 의사소통을 하는데 어려움을 겪는다. 본 논문은 이러한 불편함을 줄이기 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 수화의 기본인 숫자를 분류할 수 있는 시스템을 구현하여 수화를 번역할 수 있는 가능성을 제안한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권4호
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• pp.18-25
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• 2018

This paper describes a real-time human and robot tracking method in Intelligent Space with multi-camera networks. The proposed method detects candidates for humans and robots by using the histogram of oriented gradients (HOG) feature in an image. To classify humans and robots from the candidates in real time, we apply cascaded structure to constructing a strong classifier which consists of many weak classifiers as follows: a linear support vector machine (SVM) and a radial-basis function (RBF) SVM. By using the multiple view geometry, the method estimates the 3D position of humans and robots from their 2D coordinates on image coordinate system, and tracks their positions by using stochastic approach. To test the performance of the method, humans and robots are asked to move according to given rectangular and circular paths. Experimental results show that the proposed method is able to reduce the localization error and be good for a practical application of human-centered services in the Intelligent Space.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.693-694
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• 2015

본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HOG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험결과 제안한 방법이 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.182-188
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• 2012

본 논문에서는 그래디언트 히스토그램을 기반으로 하는 영상 품질 평가 알고리즘을 제안하였다. 이는 목표 영상의 그래디언트 영상을 히스토그램으로 나타낼 경우 영상의 특성을 잘 나타낸다는 장점을 이용하였다. 제안한 방법에서 영상의 품질은 목표 영상에서 얻어진 그래디언트 히스토그램의 기울기에 의해 평가되고, 그래디언트 히스토그램을 대표하는 선의 기울기는 RANSAC (Random Sample Consensus)에 의해 측정된다. LIVE 영상 품질 평가 데이터베이스를 사용한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 현존하는 다른 알고리즘에 비해 실제 사람의 영상에 대한 평가와 유사하다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제8권4호
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• pp.95-102
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• 2012

In this paper, we present a technique to extract the title areas from book cover images. A typical book cover image may contain text, pictures, diagrams as well as complex and irregular background. In addition, the high variability of character features such as thickness, font, position, background and tilt of the text also makes the text extraction task more complicated. Therefore, we propose a two steps efficient method that uses Histogram of Oriented Gradients and color information to find the title areas. Firstly, text localization is carried out to find the title candidates. Finally, refinement process is performed to find the sufficient components of title areas. To obtain the best result, we also use other constraints about the size, ratio between the length and width of the title. We achieve encouraging results of extracted title regions from book cover images which prove the advantages and efficiency of the proposed method.