• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.255-262
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• 2007

본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.544-554
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• 2008

히스토그램은 데이타베이스 시스템에서 질의 결과 크기를 추정하는 데 널리 이용되고 있다. 히스토그램 기법에서 질의 결과 크기에 대한 추정은 각 버킷 영역 내의 객체들이 균등하게 분포한다는 가정하에 이루어진다. 그러나, 주어진 질의 영역 내의 객체들은 균등하게 분포하지 않을 수 있다. 다시 말해서, 버킷 영역 내에 높은 밀도의 객체 군집 즉 클러스터가 존재할 수 있으며 이로 인하여 히스토그램의 정확도가 현저히 저하될 수 있다. 본 연구의 목적은 히스토그램의 정확도를 향상시키는 데 있다. 이를 위하여 본 연구는 클러스터를 고려한 새로운 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 데이타 분포내에 존재하는 고 밀도 영역을 탐색하고 이를 히스토그램 생성에 활용한다. 제안하는 기법은 클러스터에 의한 정확도 저하를 효과적으로 감소시킴으로써 데이타가 균등하게 분포하지 않은 상황에서 향상된 성능을 제공할 수 있다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 기법이 기존 기법의 성능을 최대 74% 향상시킴을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.203-212
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• 2004

워터마킹은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 방법이다. 이러한 미디어 중에서 텍스트 문서는 블록/줄/단어의 계층 구조와 배경/전경의 확연한 구분 같은 고유한 특성을 나타내므로, 텍스트 문서를 위한 워터마킹 알고리즘은 이러한 특성을 잘 반영하여 설계하여야 한다. 본 논문은 명암을 갖는 텍스트 문서 영상을 위한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크 신호는 에지 방향 히스토그램을 통해서 삽입된다. 문서 영상의 부분 영상들은 모두 유사한 성질을 갖는다는 ‘부분 영상 일관성’을 제시한다. 한글 영상, 영문 영상, 한문 문서 영상을 대상으로 부분 영상 일관성을 조사하여, 부분 영상 일관성은 언어에 무관하며 다양한 문서 영상에 적용할 수 있음을 보인다. 워터마크 신호를 삽입하기 위하여 에지방향 히스토그램을 조작하였으며 다양한 실험을 통해 알고리즘의 비 인지성과 강인성을 분석하고 평가하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1825-1838
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• 2016

The detection of skin pigment is crucial in the diagnosis of skin diseases and in the evaluation of medical cosmetics and hairdressing. Accuracy in the detection is a basis for the prompt cure of skin diseases. This study presents a method to recognize and measure human skin pigment using Hemoglobin-Melanin (HM) coordinate. The proposed method extracts the skin area through a Gaussian skin-color model estimated from statistical analysis and decomposes the skin area into two pigments of hemoglobin and melanin using an Independent Component Analysis (ICA) algorithm. Then, we divide the two-dimensional (2D) HM coordinate into rectangular bins and compute the location histograms of hemoglobin and melanin for all the bins. We label the skin pigment of hemoglobin, melanin, and normal skin on all bins according to the Bayesian classifier. These bin-based HM projective histograms can quantify the skin pigment and compute the standard deviation on the total quantification of skin pigments surrounding normal skin. We tested our scheme using images taken under different illumination conditions. Several cosmetic coverings were used to test the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method can detect skin pigments with more accuracy and evaluate cosmetic covering effects more effectively than conventional methods.

• 전기학회논문지
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• 제67권2호
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• pp.293-300
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• 2018

We propose a moving object extraction and tracking method for improvement of animal identification and tracking technology. First, we propose a method of merging separated moving objects into a moving object by using FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm to solve the problem of moving object loss caused by moving object extraction process. In addition, we propose a method of extracting data from a moving object and a method of counting moving objects to determine the number of clusters in order to satisfy the conditions for performing FCM clustering algorithm. Then, we propose a method to continuously track merged moving objects. In the proposed method, color histograms are extracted from feature information of each moving object, and the histograms are continuously accumulated so as not to react sensitively to noise or changes, and the average is obtained and stored. Thereafter, when a plurality of moving objects are overlapped and separated, the stored color histogram is compared with each other to correctly recognize each moving object. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 대한세포병리학회지
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• 제7권1호
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• pp.23-30
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• 1996

Chromatin texture, which partly reflects nuclear organization, is evolving as an important parameter indicating cell activation or transformation. In this study, chromatin pattern was evaluated by image analysis of the electron micrographs of follicular and papillary carcinoma cells of the thyroid gland and tested for discrimination of the two neoplasms. Digital grey images were converted from the electron micrographs, nuclear images, excluding nucleolus and intranuclear cytoplasmic inclusions, were obtained by segmentation; grey levels were standardized; and grey level histograms were generated. The histograms in follicular carcinoma showed Gaussian or near-Gaussian distribution and had a single peak, whereas those in papillary carcinoma had two peaks(bimodal), one at the black zone and the other at the white zone. In papillary carcinoma, the peak in the black zone represented an increased amount of heterochromatin particles and that at the white zone represented decreased electron density of euchromatin or nuclear matrix. These results indicate that the nuclei of follicular and papillary carcinoma cells differ in their chromatin pattern and the difference may be due to decondensed chromatin and/or matrix substances.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.139-149
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• 1977

고리원자력발전소 1호 및 2호기에 대한 최적 핵연료주기를 확립하고자 했다. 고리 발전소가 채택할 수 있는 몇가지 핵연료주기의 경제성을 비교하기 위한 기준으로서 개개핵연료주기의 운용에 소요되는 총 요구 비용을 잡았고, 그 요구비용은 핵연료 가격자료의 시세변동을 고려하여 표본추출에 의한 확율적 방법으로 계산하였다. 결과는 핵연료주기 요구비용에 대한 확율분포 히스토그램으로 제시했으며 이 히스토그램에서 얻은 요구비용의 기대치를 근거로 우라늄이나 우라늄과 풀루토니움이 모두 재사용되는 재처리주기가 고리발전소의 경우 가장 경제적인 핵주기라는 결론을 얻었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.353-358
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• 2012

Human detection is a challenging task in many fields because it is difficult to detect humans due to their variable appearance and posture. Furthermore, it is also hard to track the detected human because of their dynamic and unpredictable behavior. The evaluation speed of method is also important as well as its accuracy. In this paper, we propose unified detection and tracking method for humans using Gaussian-PSO (Gaussian Particle Swarm Optimization) with the HOG (Histograms of Oriented Gradients) features to achieve a fast and accurate performance. Keeping the robustness of HOG features on human detection, we raise the process speed in detection and tracking so that it can be used for real-time applications. These advantages are given by a simple process which needs just one linear-SVM classifier with HOG features and Gaussian-PSO procedure for the both of detection and tracking.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.360-373
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• 2017

This paper presents a novel digital video steganalysis scheme against the spatial domain video steganography technology based on a spatial temporal detector (ST_D) that considers both spatial and temporal redundancies of the video sequences simultaneously. Three descriptors are constructed on XY, XT and YT planes respectively to depict the spatial and temporal relationship between the current pixel and its adjacent pixels. Considering the impact of local motion intensity and texture complexity on the histogram distribution of three descriptors, each frame is segmented into non-overlapped blocks that are $8{\times}8$ in size for motion and texture analysis. Subsequently, texture and motion factors are introduced to provide reasonable weights for histograms of the three descriptors of each block. After further weighted modulation, the statistics of the histograms of the three descriptors are concatenated into a single value to build the global description of ST_D. The experimental results demonstrate the great advantage of our features relative to those of the rich model (RM), the subtractive pixel adjacency model (SPAM) and subtractive prediction error adjacency matrix (SPEAM), especially for compressed videos, which constitute most Internet videos.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.28-37
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• 2001

본 논문에서는 이진 영상의 2차원 히스토그램을 이용하여 추출한 형태 정보와 HSI 컬러 좌표를 이용한 색상 정보를 결합한 영상 검색 기법을 제안한다. 또한, 제안된 방식은 부분영상의 유사도 비교를 통한 영상의 위치 정보를 추출한다 이 검색 기법을 형태 정보와 색상 정보에 활용함으로써 이진 영상으로 비교가 힘든 영역 정보의 검색도 가능하게 한다 그 결과 기존의 색상기반 영상 검색 기법에 비해 제안된 기법은 Frecision/Recall로 표현된 정량적 결과에서 훨씬 우수한 성능을 보임을 실험으로 확인할 수 있다. 특히, 제안된 검색 기법은 영상의 회전이나 객체의 이동 등이 발생한 영상에 대해서도 우수한 검색 효율을 보인다.