• International Journal of Contents
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• 제9권1호
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• pp.6-10
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• 2013

Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.

• Current Optics and Photonics
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• 제4권6호
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• pp.540-544
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• 2020

Current two-dimensional (2D) augmented reality (AR) devices present virtual image and information to a fixed focal plane, regardless of the various locations of ambient objects of interest around the observer. This limitation can lead to a visual discomfort caused by misalignments between the view of the ambient object of interest and the visual representation on the AR device due to a failing of the singular fusion. Since the misalignment becomes more severe as the depth difference gets greater, it can hamper visual understanding of the scene, interfering with task performance of the viewer. Thus, we analyzed the range of singular fusion (RSF) of AR images within which viewers can perceive the shape of an object presented on two different depth planes without difficulty due to the failure of singular fusion. It is expected that our analysis can inspire the development of advanced AR systems with low visual discomfort.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.327-332
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• 2002

The main problems of computational complexity in object tracking are definition of objects, segmentations and identifications in non-structured environments with erratic movements and collisions of objects. The object's information as a region that corresponds to objects without discriminating among objects are considered. This paper describes the algorithm that, automatically and efficiently, recognizes and keeps tracks of interest-regions selected by users in video or camera image sequences. The block-based feature matching method is used for the region tracking. This matching process considers only dominant feature points such as corners and curved-edges without requiring a pre-defined model of objects. Experimental results show that the proposed method provides above 96% precision for correct region matching and real-time process even when the objects undergo scaling and 3-dimen-sional movements In successive image sequences.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.477-486
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• 2016

This paper presents the area classification, identification, and tracking for multiple moving objects with the similar colors. To do this, first, we use the GMM(Gaussian Mixture Model)-based background modeling method to detect the moving objects. Second, we propose the use of the binary and morphology of image in order to eliminate the shadow and noise in case of detection of the moving object. Third, we recognize ROI(region of interest) of the moving object through labeling method. And, we propose the area classification method to remove the background from the detected moving objects and the novel method for identifying the classified moving area. Also, we propose the method for tracking the identified moving object using Kalman filter. To the end, we propose the effective tracking method when detecting the multiple objects with the similar colors. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 수산해양교육연구
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• 제23권2호
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• pp.302-318
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• 2011

The object of this study is to provide easily-understandable mathematics class to highschool students, who usually take no interest in mathematics, by apply teaching strategy based on storytelling to real lessons. The approaching methods for the mathematics education are emphasizing the mathematical education during making storytelling-studying plans, inducing the interest of the students by applying the mathematical situations in the story. The effects of the storytelling such as induction of the interest, persistency, perception of the practicality, smooth communication between teachers and students coincides with the way national mathematical education orients. This study contains the definition of the storytelling based on education, and applicability to the students, and application to the real lessons, and verification of the effects by focus-group interview with the students and observing teachers. I made the lesson plan based on storytelling for achievements to the object of the highschool mathematical study, and searched the best way to apply the lesson plan to the real lessons. I studied designing lesson strategy based on dissertations and books and reports directly related this study, and did focus-group interview to find advantages and disadvantages of the strategy. And finally I could make the well-applicable lesson plan.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.295-298
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• 2018

제안 논문은 의료영상을 대상으로 영상처리 기법을 이용해 관심영역을 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 강건한 경계선 분할 기법은 잡음 영상에서 영상 특성과 방향성을 고려한 경계선의 최적 분할을 통해 영상 획득 시 발생하는 다양한 잡음과 방향을 갖는 대상 경계선에서 강건하고 정확한 분할 결과를 제공한다. 본 논문에서는 영상 대상의 구조적 정보에 적응적인 필터 유형과 크기가 가능하고 다양한 대상 객체의 경계선 분할에 적용할 수 있다. 또한, 초음파 영상, 이나 광학 영상 등의 다양한 잡음 영상에서의 경계선 분할이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.25-33
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• 2006

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-41
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• 2017

We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.1-8
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• 2000

이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.109-116
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• 2009

본 논문에서는 스테레오 영상 기반에서 능동 특징점 모델(active feature model)과 광류(optical flow)를 이용한 객체 추적 기술을 제안한다. 스테레오의 기하학적 정보와 변위를 이용하여 관심 객체와 특징점의 2.5차원 이동 정보(translation information)를 계산한다. 이 정보를 이용하여 폐색 객체의 특징점의 이동 정보를 예측하여 추적 성능을 개선하였다. 정형(rigid) 및 비정형(non-rigid) 객체에 실험을 하였다. 실험 결과 복잡한 배경 속에서의 실시간 객체 추적이 가능하였다. 또한 정형, 비정형 객체에 관계없이 추적이 가능 하였으며 폐색 상황에 향상된 결과를 보였다.