• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.127-130
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• 2001

본 논문에서는 SIMD (Single Instruction stream and Multiple Data stream)형 병렬 구조의 다중 프로세서를 이용하여 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 병렬 고속화하였다. 먼저 NTGST의 화소 및 영상 영역간의 계산 독립성을 이용하여 영상을 분할하여 P개의 프로세서에 할당하고, 이들 각각을 N개의 데이터를 한번에 처리하는 SIMD 구조로 병렬화하여 NP에 비례하는 속도 향상을 얻었다. 실험에서 MMX 기술의 펜티엄 Ⅲ 프로세서를 2개 사용하여 제안한 알고리즘이 기존의 NTGST 보다 8배 가까이 고속으로 처리됨을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.19-24
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• 2004

A novel fast parallel NTGST is proposed for high resolution computer vision inspection of the BLUs in a LCD production line. The conventional computation- intensive NTGST algorithm is modified and its C codes are optimized into fast NTGST to be adapted to the SIMD parallel architecture. And then, the input inspection image is partitioned and allocated to each of the P processors in multi-threaded implementation, and the NTGST is executed on SIMD architecture of N data items simultaneously in each thread. Thus, the proposed inspection system can achieve the speedup of O(NP). Experiments using Dual-Pentium III processor with its MMX and extended MMX SIMD technology show that the proposed parallel NTGST is about Sp=8 times faster than the conventional NTGST, which shows the scalability of the proposed system implementation for the fast, high resolution computer vision inspection of the various sized BLUs in LCD production lines.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.147-150
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• 2001

본 논문에서 는 NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform)[1]를 이용하여 복잡배경 영상으로부터 효과적으로 여러 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 NTGST를 이용하여 얼굴이 존재할 가능성이 있는 관심영역(region of interest: ROI)을 찾고, 각각의 관심영역 내에서 얼굴의 주된 특징인 눈, 코, 입을 부각시킨 Fovea 영상으로부터 대칭변환의 국부 최대치(local maximum)를 구한다음, 이들간의 관계를 기하학적 상관 관계로 분석 확인함으로써 사람 얼굴만을 검출 하도록 하였다. 여러 얼굴을 포함하는 복잡한 배경 영상에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 89.7%의 검출율을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1775-1778
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• 2003

본 논문에서는 컬러 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 기초로 하여 부분적인 조명 변화뿐 아니라 그림자 및 잡음이 있는 환경에서도 효과적으로 코너만을 검출할 수 있는 코너 검출자를 제안하였다. 제안한 코너 검출자는 잡음에 둔감한 NTGST를 기초로 하여 코너에 가까울수록, 두 직선 에지가 이루는 각이 작을수록 큰 값이 코너에 누적되도록 하여 코너의 정확한 위치를 검출할 수 있도록 하였다 특히 조명 변화에 둔감한 HSI 색 공간에서 색상 (hue) 성분을 강조하고 채도 (saturation) 및 휘도 (intensity) 성분을 보조적인 정보로 활용함으로써 부분적인 조명 및 그림자의 영향을 줄일 수 있도록 가중조합 벡터 미분 연산자 (weighted combination of vector gradient vector operator)를 제안 적용하여 그림자로 인한 거짓 경계선 및 거짓 코너를 제거할 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출 방법이 잡음 및 조명 변화에 둔감하게 효과적으로 코너를 검출함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.6
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• pp.712-717
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• 2003

A novel multi-snake is proposed for efficient extraction of multi-object contours from a natural scene. An NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform) is used as a context-free attention operator to detect and locate multiple objects from a complex background and then the snake points are automatically initialized nearby the contour of each detected object using symmetry map of the NTGST before multiple snakes are introduced. These procedures solve the knotty subjects of automatic snake initialization and simultaneous extraction of multi-object contours in conventional snake algorithms. Because the snake points are initialized nearby the actual contour of each object, as close as possible, contours with high convexity and/or concavity can be easily extracted. The experimental results show that the proposed method can efficiently extract multi-object contours from a noisy and complex background of natural scenes.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.1
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• pp.89-96
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• 2001

In this paper, a noise-tolerant generalized symmetry transform(NTGST) is proposed and implemented as a context-free attention operator for efficient detection of multi-object. In contrast to the conventional context-free attention operator based on the GST in which only the magnitude and the symmetry of the pixel pairs are taken into account, the proposed NTGST additionally takes into account the convergence and the divergence of the radial orientation of the intensity gradient of the pixel pair. Thus, the proposed attention operator can easily detect multiple objects out of the noisy and complex backgrounded image. Experiments are conducted on various synthetic and real images, and the proposed NTGST is proved to be effective in multi-object detection from the noisy and complex backgrounds.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.6
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• pp.640-647
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• 2001

In this paper, a noise-tolerant generalized symmetry transform(NTGST) is proposed as an effective attention operator for the spot detection in BLU inspection, in which various spots with variable sizes, shapes, gray levels, and low contrast, should be detected from the complex, noisy background with lattice shaped shading. The proposed NTGST takes into account the polarity of convergence and divergence of the radial orientation of the intensity gradient as well as it's magnitude and symmetry, and thereby can detect only the BLU spots from the noisy and lattice shaped shadows of background. Experiments are conducted on the BLU inspection image obtained by CCD camera, and the proposed NTGST is Proved to be effectively used in BLU inspection.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.891-894
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• 2001

본 논문에서는 NTGST (noise·tolerant generalized symmetry transform)와 snake를 이용하여 복잡배경으로부터 여러 물체의 윤곽선을 동시에 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 NTCST의 대칭도 맵(symmetry map)을 이용하여 복잡한 배경에 혼재하는 여러 물체들의 위치를 찾은 다음, 이들 각 물체에 snake의 초기 윤곽들을 자동 설정해 줌으로써 기존 snake 알고리즘의 초기 윤곽 설정의 어려움과 다중 물체 윤곽선 검출의 어려움을 동시에 해결하였다. 이때 NTGST의 대칭도 맵으로부터 설정된 snake의 초기 윤곽은 실제 물체의 윤곽선 가까이에 위치할 뿐만 아니라 물체의 형태를 잘 반영하므로 요철이 있는 물체의 윤곽선도 기존의 방법보다 적은 반복횟수로 정확하게 검출 할 수 있다. 다양한 합성 영상과 실영상에 적용한 결과 복잡배경으로부터도 다중 물체의 윤곽선을 효과적으로 추출함을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.121-126
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• 2004

An efficient multi face detection technique is proposed based on hierarchical context-free attention operators in which multiple faces are efficiently detected from a noisy and complex background. A noise-tolerant generalized symmetry transform (NTSGT) is applied hierarchically, as a context free attention operator, to the input pyramidal image for the high speed global location of the regions of face candidates (ROFCs) with a single mask. For the face verification, local NTGST is applied within each ROFC to confirm the existence of the detailed facial features. First, by globally applying NTGST which introduces the average pyramid method and focusing to the input image with complex background, ROFCs with recognizable resolution are detected robustly. Morphological operations are applied only to the each detected ROFCs to emphasize the facial features like eyes and lips. Then, eyes are detected by locally appling NTGST to the ROFCs and only faces are detected by verifying the existence of the geometrical features of the faces relatively to the location of eyes. The experimental results show that the proposed method can efficiently detect multiple faces from a noisy or complex background with 93.5% detection rate.