• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.43-49
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• 2018

In this paper, we propose a displacement measurement method based on deep learning using image data obtained from tensile tests of a material specimen. We focus on the fact that the sequential images during the tension are generated and the displacement of the specimen is represented in the image data. So, we designed sample generation model which makes sequential images of specimen. The behavior of generated images are similar to the real specimen images under tensile force. Using generated images, we trained and validated our model. In the deep neural network, sequential images are assigned to a multi-channel input to train the network. The multi-channel images are composed of sequential images obtained along the time domain. As a result, the neural network learns the temporal information as the images express the correlation with each other along the time domain. In order to verify the proposed method, we conducted experiments by comparing the deformation measuring performance of the neural network changing the displacement range of images.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.124-127
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• 1997

In this paper, we propose the new face detection and tracking angorithm in sequential images which have complex background. In order to apply face deteciton algorithm efficently, we convert the conventional RGB coordiantes into CIE coordonates and make the input images insensitive to luminace. And human face shapes and colors are learned using ueural network's backpropagation. For variable face size, we make mosaic size of input images vary and get the face location with various size through neural network. Besides, in sequential images, we suggest face motion tracking algorithm through image substraction processing and thresholding. At this time, for accurate face tracking, we use the face location of previous. image. Finally, we verify the real-time applicability of the proposed algorithm by the simple simulation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.377-378
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• 2007

This paper proposes an system to generate rolled-equivalent fingerprints by mosaicking sequential images captured by an toothless device. To capture rolled-equivalent fingerprints, previous works use multiple cameras. However, the method in this paper captures sequential fingerprint images with a single camera and mosaic the images by estimating the transform between images through optical flow.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.41-44
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• 2014

Sequential object analysis are playing vital role in real time application in computer vision and object detections.Measuring the similarity in two images are very important issue any authentication activities with how best to compare two independent images. Identification of similarities of two or more sequential images is also the important in respect to moving of neighborhoods pixels. In our study we introduce the morphological and shared near neighborhoods concept which produces a sufficient results of comparing the two images with objects. Considering the each pixel compare with 8-connectivity pixels of second image. For consider the pixels we expect the noise removed images are to be considered, so we apply the morphological transformations such as opening, closing with erosion and dilations. RGB of pixel values are compared for the two sequential images if it is similar we include the pixels in the resultant image otherwise ignore the pixels. All un-similar pixels are identified and ignored which produces the similarity of two independent images. The results are produced from the images with objects and gray levels. It produces the expected results from our process.

• Spatial Information Research
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• 제18권3호
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• pp.73-83
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• 2010

본 연구는 정지장면의 연속영상간 각 픽셀위치에서 일어나는 통계적 특성을 활용하여 영상을 분할하는 기법을 제안한다. 공간정보의 획득과 분석에서 디지털 영상 처리 기법의 활용은 아주 중요한 의미를 가진다. 특히 디지털 영상의 영역 구분을 위해 다양한 영상 분할(image segmentation) 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선행 연구한 연속프레임 영상의 분광학적 특성 분석의 결과를 바탕으로 연속 프레임 간 Randomness를 활용한 이미지 분할 방법을 제안하였다. 우선 연속 프레임 간 각 화소에 통계학적인 분석 방법을 적용하여 각 화소의 평균과 표준편차 값을 구하고, 이를 통하여 대상 영상에서 가장 신뢰할 만한 화소들을 찾아 씨앗 점(seed point)을 결정하였다. 그리고 이 씨앗 점들을 시작으로 이웃 화소 간 T-test를 실시하였으며, 이를 기반으로 영역 성장(region growing)의 개념을 적용하여 영상을 분할 할 수 있는 기법을 연구하였다. 제안방식의 성능을 검증하기 위하여 실험을 통하여 기존의 방식과 비교분석을 수행하였다. 이러한 실험의 결과 영상분할에서 영상의 단일 프레임을 활용한 것보다 연속 프레임을 활용한 경우가 유리함을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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• pp.121-124
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• 2005

A field-sequential color projection system can display color images using panel. However, it suffers from a characteristic trichromatic separation known as "color breakup". The viewing of images exhibiting color breakup may cause visual fatigue and mental stress. In this study, the authors examine, from the standpoint of human factors, the objective and subjective symptoms that can result from the viewing of images with color breakup.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1341-1347
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• 2007

기존의 광류 (Optical flow)는 국소적 처리를 시작점으로 하는 bottom-up수법에 의해서 구하였다. 이에 반해, 본 논문은 영상유체보존식과 함수 전개법에 의해 영상 전체의 움직임을 차수가 낮은 모드로 부터 순차적으로 전개하는 bottom-down수법을 새로운 수법으로 제안한다. 의료 영상에 있어서 명도는 움직임이 있어도 불변으로 유지하려는 경우가 많다. 그러나 이 같은 영상계열에서의 움직임은 좌표 변환에 의해서 대응된다. 본 수법의 경우 광류는 선형모멘트방정식의 함수에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의해서 반복계산으로 구하여 진다. 본 논문에서는 심장의 영상계열을 이용하여 기존의 Horn and Schunck기법, Standard multigrid기법과 본 수법의 알고리즘을 비교 평가하여 유효성을 나타낸다.

• 한국측량학회지
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• 제20권3호
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• pp.331-341
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• 2002

평면 이미지로부터 3차원 정보를 구하기 위해서는 스테레오 이미지가 필요하고, 움직이는 물체의 거동을 3차원적으로 측정하기 위해서는 스테레오 이미지의 정확한 동기가 필수적이다. 또한, 연속적인 거동측정을 위해서는 동시 촬영한 연속 스테레오 이미지가 필요하고, 위치추적의 자동화를 위해서는 영상 매칭이 그 해결책이다. 본 연구에서는 한 대의 비디오 카메라로 움직이는 물체의 연속 스테레오 이미지를 촬영하여, 영상 매칭에 의해 동일 대상물 및 동일 측점의 중심위치를 결정하고, DLT에 의해 3차원 위치를 해석하는 방법을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.115-118
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• 2003

In this paper we implemented a field-sequential stereoscopic endoscope system that can generate stereoscopic images with different perspective depth using LCD stutter. Re stereoscopic image is generated from stereoscopic adapter that has LCD shutter. We have compared the stereoscopic depth of a field-sequential stereoscopic endoscope system with that of the conventional endoscope system. And the implemented system is verified by evaluation the field-sequential stereoscopic image on a Monitor. This system will be use to medical instruments in time.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.904-911
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• 2022

Occlusion is one of the most challenging problems for computer vision-based construction monitoring. Due to the intrinsic dynamics of construction scenes, vision-based technologies inevitably suffer from occlusions. Previous researchers have proposed the occlusion handling methods by leveraging the prior information from the sequential images. However, these methods cannot be employed for construction object detection in non-sequential images. As an alternative occlusion handling method, this study proposes a data augmentation-based framework that can enhance the detection performance under occlusions. The proposed approach is specially designed for rebar occlusions, the distinctive type of occlusions frequently happen during construction worker detection. In the proposed method, the artificial rebars are synthetically generated to emulate possible rebar occlusions in construction sites. In this regard, the proposed method enables the model to train a variety of occluded images, thereby improving the detection performance without requiring sequential information. The effectiveness of the proposed method is validated by showing that the proposed method outperforms the baseline model without augmentation. The outcomes demonstrate the great potential of the data augmentation techniques for occlusion handling that can be readily applied to typical object detectors without changing their model architecture.