• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.529-532
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• 2003

In this paper, we describe new method to detect face in real-time. We use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from input image, and then extract face region using the detected eye pall. We verify both eye candidate regions and face region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification processes. From the experimental results, we confirmed the proposed algorithm shows very excellent face detection performance.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11c
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• pp.117-120
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• 2000

In this paper, we suggest an authentication system for online lecture using facial information and a face recognition algorithm base on relation of face. First, a facial area on complex background is detected using color information. Second, features are extracted with edge profile. Third, compare it with the value of original facial image in database. By experiments, we know that the proposed system is an useful method for online lecture authentication system.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1807-1810
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• 2003

Steganography based on Just Noticeable Difference(JND) has been used for natural images. However, it has been recognized to have defects for the non-natural images such as scanned text images, cartoons, etc. In this paper, an alternative method is proposed to improve this problem. A new scheme is designed specially for the non-natural images. Instead of JND, Noise Visibility Function(NVF) is used. NVF value and edge strength value of each pixel ate combined to decide the embedding data capacity and the visibility of data embedded images have been improved specially for the non-natural images.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1385-1386
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• 2015

본 논문은 실내 실험 환경에서 카메라에서 얻어진 영상정보를 캐니 경계선 검출 알고리즘을 적용하여 정지 상태인 미니 드론의 경계선을 검출하고 이를 기반으로 좌표를 인식한다. 캐니 알고리즘의 임계값에 따른 검출 결과의 변화를 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.653-655
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• 2001

본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.8C
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• pp.772-781
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• 2009

This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and retrieval of medical images. After color and edge features are extracted from medical images, these two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine, to give membership vectors. Thereafter, the two membership vectors are combined into an ensemble feature vector. Also, to reduce the search time, Correlated Categories Vector is proposed for similarity matching. The experimental results show that the proposed system improves the retrieval performance when compared to other methods.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1996.11a
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• pp.485-489
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• 1996

In this paper, an automatic gear inspection system has been developed using the computer aided vision system. Image processing and data analysis algorithms for gear inspection have been investigated and were shown to perform quickly with high accuracy. As a result, dimensions of a gear can be measured upto few micrometer size in real time. In addition, the system can be applied to a practical manufacturing process even under noisy conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.105-107
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• 2012

본 논문에서는 영상의 잡음제거에 주로 적용되어 왔던 양방향 필터(bilateral filter) 기법을 개량하여 에지 정보를 더 잘 살리게 하는 방법을 제안한다. 우선, 잡음 영상에서 에지의 위치를 파악하기 위한 방법으로, 이웃픽셀값들의 분산을 이용하는 방법을 제안한다. 또한 에지와의 거리를 기반으로 필터의 계수를 조정하는 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 잡음 제거를 수행하면 기존의 잡음 제거율을 유지하면서도 에지정보를 보존한 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.77-80
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• 2001

This paper presents a new threshold-based denoising method by using undecimated discrete wavelet transform (UDWT). It proved excellency of the UDWT compared with orthogonal wavelet transform (OWT), spatia1ly selective noise filtration (SSNF) and NSSNF added new parameter. Methods using the spatial correlation are effectual at edge detection and image enhancement, whereas algorithm is complex and needs more computation However, UDWT is effective at denoising and needs less computation and simple algorithm.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.343-352
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• 1997

기존의 기울기 연산자나 표면 접합에 의한 윤곽 추출과는 달리 본 논문에서는 윤곽 추출을 위해 강인한 이진 형태론을 이용한 윤곽 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전처리 과정으로 원영상을 임계 처리시킨 후, 강인한 이진 형태론 확률 기법과 여과을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자 하였으며, 가변적으로 콜리지 확률의 교집합만을 적용하여 효율적인 윤곽 추출을 얻기 위한 조건들에 대해 연구하였다. 특히, 제안된 알고리즘은 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 Laplacian 연산자보다 윤곽 추출에 있어서 처리 시간과 저장 용량이 개선되었다.