• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3488-3500
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• 2020

At the present time, the economy continues to flourish, and private cars have become the means of choice for most people. Therefore, the license plate recognition technology has become an indispensable part of intelligent transportation, with research and application value. In recent years, the convolution neural network for image classification is an application of deep learning on image processing. This paper proposes a strategy to improve the YOLO model by studying the deep learning convolutional neural network (CNN) and related target detection methods, and combines the OpenCV and TensorFlow frameworks to achieve efficient recognition of license plate characters. The experimental results show that target detection method based on YOLO is beneficial to shorten the training process and achieve a good level of accuracy.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.827-833
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• 2012

본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.517-524
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• 2011

어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.756-766
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• 2023

To effectively track the illegal use of digital images and maintain the security of digital image communication on the Internet, this paper proposes a reversible multipurpose image watermarking algorithm based on a deep residual network (ResNet) and perceptual hashing (also called MWR). The algorithm first combines perceptual image hashing to generate a digital fingerprint that depends on the user's identity information and image characteristics. Then it embeds the removable visible watermark and digital fingerprint in two different regions of the orthogonal separation of the image. The embedding strength of the digital fingerprint is computed using ResNet. Because of the embedding of the removable visible watermark, the conflict between the copyright notice and the user's browsing is balanced. Moreover, image authentication and traitor tracking are realized through digital fingerprint insertion. The experiments show that the scheme has good visual transparency and watermark visibility. The use of chaotic mapping in the visible watermark insertion process enhances the security of the multipurpose watermark scheme, and unauthorized users without correct keys cannot effectively remove the visible watermark.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4395-4412
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• 2020

The multisource image fusion has become an active topic in the last few years owing to its higher segmentation rate. To enhance the accuracy of multimodal pig-body feature segmentation, a multisource image fusion method was employed. Nevertheless, the conventional multisource image fusion methods can not extract superior contrast and abundant details of fused image. To superior segment shape feature and detect temperature feature, a new multisource image fusion method was presented and entitled as NSST-GF-IPCNN. Firstly, the multisource images were resolved into a range of multiscale and multidirectional subbands by Nonsubsampled Shearlet Transform (NSST). Then, to superior describe fine-scale texture and edge information, even-symmetrical Gabor filter and Improved Pulse Coupled Neural Network (IPCNN) were used to fuse low and high-frequency subbands, respectively. Next, the fused coefficients were reconstructed into a fusion image using inverse NSST. Finally, the shape feature was extracted using automatic threshold algorithm and optimized using morphological operation. Nevertheless, the highest temperature of pig-body was gained in view of segmentation results. Experiments revealed that the presented fusion algorithm was able to realize 2.102-4.066% higher average accuracy rate than the traditional algorithms and also enhanced efficiency.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.269-274
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• 2021

인공지능의 발달로 사회는 이전과는 다른 세상으로 나아가고 있다. 이에 따라 인공지능 교육에 대한 관심도 커지는 가운데 우리나라에서도 인공지능을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있다. 하지만 초등학교 고학년을 중심으로 한 연구가 많이 진행되고 있고 저학년을 위한 교육과정이나 프로그램은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저학년을 대상으로 한 인공지능 프로그램을 개발하였다. 그중 인공지능 이미지 인식 부분에 초점을 맞추어 개발하였다. 사람과 동물, 컴퓨터의 이미지 인식 방법을 비교해보고 낙엽의 특징을 알아보고, 낙엽의 특징에 따라 분류하는 과정을 통해 인공지능이 이미지를 인식하는 과정을 이해하도록 한다. 이 프로그램을 통해 앞으로 초등학교 저학년 학생들이 인공지능의 이미지 인식 원리에 대해 이해하는 데 도움이 되길 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.519-525
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• 2022

영상 내 사람의 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 작업은 다양한 영상 처리 어플리케이션 내 전처리 또는 핵심 과정으로 사용되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발달로 높은 성능을 내고 있는 신경망 모델은 2차원 영상에 의존적이며, 카메라 품질이 떨어지거나, 얼굴의 초점을 제대로 잡지 못하는 등의 영상 내 노이즈가 발생할 경우, 제대로 얼굴을 검출하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 2차원 영상의 의존성을 낮추기 위해 깊이 정보를 함께 사용하는 얼굴 검출 방법에 대해 제안한다. 제안하는 모델은 기존 공개된 얼굴 검출 데이터 셋을 이용하여 깊이 정보를 사전에 생성 및 전처리 과정을 거친 후 학습하였으며, 그 결과, 평균 정밀도 기준 FRN 모델은 89.16%로 87.95%의 성능을 보인 RetinaNet 모델보다 약 1.2% 정도의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.687-701
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• 2020

In the production of industrial fabric, it needs automatic real-time system to detect defects on the fabric for assuring the defect-free products flow to the market. At present, many visual-based methods are designed for detecting the fabric defects, but they usually lead to high false alarm. Base on this reason, we propose a Sobel operator combined with patch statistics (SOPS) algorithm for defects detection. First, we describe the defect detection model. mean filter is applied to preprocess the acquired image. Then, Sobel operator (SO) is applied to deal with the defect image, and we can get a coarse binary image. Finally, the binary image can be divided into many patches. For a given patch, a threshold is used to decide whether the patch is defect-free or not. Finally, a new image will be reconstructed, and we did a loop for the reconstructed image to suppress defects noise. Experiments show that the proposed SOPS algorithm is effective.

• 패션비즈니스
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• 제8권2호
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• pp.42-55
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• 2004

The purpose of this study was to classify the contents of department stores and large-scale discount stores of consumer on information source, shopping orientation and store image in an effort to determine which variable gave a crucial impact on cosmetics department stores and large-scale discount stores selection behavior. The subjects of this study were 557 adult women visited department store and large-scale discount store in Busan. The data were analyzed by using Factor analysis, Frequency analysis, Correlation analysis, Cronabach $\alpha$ and Regression analysis. The results were as follows; 1. There was a difference in the demographical characteristics on department stores and large-scale discount stores of consumers. 2. Shopping Orientation of consumers were categorized into 5 types, and information source of consumers did 3 types, and store image of consumers did 5 types. 3. Leisure utilization, store & brand loyalty, store information, personal information, massmedia information, product & operate on, store atmosphere & salesperson and shopping convenience had positive correlations with cosmetics department stores selection beavior. but convenient location, rationality & economy and sales promotion had negative correlations with cosmetics department stores selection beavior. 4. Rationality & economy and sales promotion had positive correlations with cosmetics large-scale discount stores selection beavior. but convenient location, leisure utilization, store & brand loyalty, massmedia information, product & operate on, store atmosphere & salesperson and shopping convenience had negative correlations with cosmetics large-scale discount stores selection beavior. 5. Age, income, business(-), convenient location(-), rationality & economy(-), leisure utilization, store & brand loyalty, store information, personal information, massmedia information, store atmosphere & salesperson, shopping convenience and sales promotion(-) had a direct effect on cosmetics department stores selection beavior. Age, income, marriage, education had an indirect effect on department stores selection beavior through information source and store image, and information source did through store image, and shopping orientation did through store image. 6. Rationality & economy, convenient location(-), leisure utilization(-), store & brand loyalty(-), buying independence(-), personal information, massmedia information(-), product & operate on(-), shopping convenience(-) and sales promotion had a direct effect on cosmetics large-scale discount stores selection beavior. Age, income, marriage, education had an indirect effect on large-scale discount stores selection beavior through information source, shopping orientation and store image, and information source did through store image, and shopping orientation did through store image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.861-864
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• 2009

최근에는 손의 다양한 부위에서 정맥을 인식하기 위한 생체인식 기술이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 정맥 패턴을 검출하기 위한 계층적 슬라이싱 방법을 제안한다. 스캔한 정맥 이미지를 다양한 두께 값으로 슬라이싱한다. 슬라이스된 이미지에서 평균 밝기값을 구하고 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 검출한다. 이 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점을 분석하여 실제의 정맥 패턴을 찾아낸다. 이를 통해 원래 이미지에서 정맥 패턴을 검출하는 새로운 알고리즘을 제안한다.