• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.366-370
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• 2010

본 논문에서는 한 장의 2-D 이미지를 입력으로 받아 자동적으로 동양화처럼 보이는 그림으로 바꾸어 주는 비 사실적 랜더링(NPR) 시스템을 제안한다. 동양화의 선은 두께가 다양하고 끝이 갈라지는 특성이 있고, 농담의 변화를 주어 대상 물체의 입체감을 표현하는 경향이 있다. 본 논문에서는 이미지의 외곽선 추출을 바탕으로 curvature를 사용하여 선을 따라 변하는 두께를 가진 선을 생성한다. 또한 기존에 수채화 스타일에서 제안된 농담 표현방법과는 반대로 지역적인 세부표현을 증가시키고 광역적인 농담을 줄여준다. 본 논문은 외곽선 추출, 선 그리기를 통하여 다양한 두께의 선을 표현해 주는 방법과, 이미지의 필터링과 intensity 변환을 통한 농담을 표현하는 일련의 연속적인 방법을 제안하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.984-987
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• 2019

최근 사물인식, 차선인식을 기반한 자율 주행 기술이 각광받고 있다. 하지만 안개가 자욱한 날씨에는 주변 사물을 인지하기 어렵기 때문에 안개제거 기술이 필요하다. 안개 제거 기술은 현재 여러 방면으로 연구되고 있으며, 단일 영상을 기반한 안개제거 알고리즘이 대표적이다. 본 논문에서는 안개 입자 맵을 추정하여 실시간으로 안개 제거를 하기 위한 하드웨어를 설계한다. 제안하는 하드웨어 구조는 누적 히스토그램 방식을 기반한 필터를 구현하여 필터의 window 크기가 커져도 하드웨어 크기에 영향을 미치지 않는 구조를 가진다. 하드웨어 설계는 XILINX사의 xc7z045-ffg900을 목표 보드로 하여 FPGA 구현을 했다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.127-136
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• 2021

Real-time human recognition is a challenging task, as the images are captured in an unconstrained environment with different poses, makeups, and styles. This limitation is addressed by generating several facial images with poses, makeup, and styles with a single reference image of a person using Generative Adversarial Networks (GAN). In this paper, we propose deep learning-based human recognition using integration of GAN and Spatial Domain Techniques. A novel concept of human recognition based on face depiction approach by generating several dissimilar face images from single reference face image using Domain Transfer Generative Adversarial Networks (DT-GAN) combined with feature extraction techniques such as Local Binary Pattern (LBP) and Histogram is deliberated. The Euclidean Distance (ED) is used in the matching section for comparison of features to test the performance of the method. A database of millions of people with a single reference face image per person, instead of multiple reference face images, is created and saved on the centralized server, which helps to reduce memory load on the centralized server. It is noticed that the recognition accuracy is 100% for smaller size datasets and a little less accuracy for larger size datasets and also, results are compared with present methods to show the superiority of proposed method.

• 대한원격탐사학회지
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• 제10권1호
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• pp.31-42
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• 1994

SDIAS (Single Doppler Image Analysis System), which can estimate the vertical wind profiles from single Doppler color displays, is developed here. Various single Doppler velocity signatures are simulated using horizontally uniform wind fields that vary with height. This system is very simple and efficient for interpreting the color displays. So, SDIAS can be used to get some useful informations on wind for understanding the present weather situation and forecast.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.232-239
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• 2023

Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.149-156
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• 2008

본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.633-642
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• 2019

최근, 단일 이미지 초해상도 복원 기법(super-resolution)에서 컨볼루션 신경망 모델은 매우 성공적이다. 잔여 학습 기법은 컨볼루션 신경망 훈련의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 저해상도 입력 이미지에서 고해상도 목표 이미지로 비선형 매핑 학습을 위해 고밀도 스킵 연결(dense skip-connection)을 통한 재귀 잔차 구조를 이용한 단일 이미지 초해상도 복원 기법을 제안한다. 제안하는 단일 이미지 초해상도 복원 기법은 고밀도 스킵 연결 방식을 통해 재귀 잔차 학습 방법을 채택해서 깊은 신경망에서 학습이 어려운 문제를 완화하고 더 쉽게 최적화하기 위해 신경망 안에 불필요한 레이어를 제거한다. 제안하는 방법은 매우 깊은 신경망의 사라지는 변화도(vanishing gradient) 문제를 완화할 뿐만 아니고 낮은 복잡성으로 뛰어난 성능을 얻음으로써 단일 이미지 초해상도 복원 기법의 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 결과가 더 우수함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.45-52
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• 2018

본 논문은 단일 이미지에서 초해상도 영상 생성을 위해 저해상도 이미지에서 생성한 패치정보를 기반으로 선형보간하는 방법을 제안하였다. 기존의 초해상도 생성 방법인 전역 공간의 회귀 모델을 사용하면 특정 영역에 대해 참조할 정보가 부족하여 일반적으로 품질이 떨어지는 결과가 나타난다. 이러한 결과를 보완하기 위해 제안하는 방법은 초해상도 이미지 생성 과정에서 영상을 패치 단위로 지역을 분할하여 의미있는 정보를 수집하고, 수집된 정보를 기반으로 초해상도 이미지 생성을 위해 확장시킨 이미지 매트릭스 영역의 구성정보를 분석하여 선형 보간 과정을 거치고 패치정보를 대응시켜 탐색한 최적의 패치 정보를 기준으로 선형 보간하는 방법을 제안하였다. 실험을 위해 원본 이미지를 복원된 영상과 PSNR, SSIM으로 비교 평가하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.127-134
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• 2012

영상디지털도어록(Video digital door lock, VDDL) 시스템은 문으로 출입하는 사람을 검출하고 사람 영상을 획득한다. 도어록 설계 시 고려할 사항은 배터리 기반으로 동작하므로 속도가 빠른 사람 검출 알고리즘을 적용하여 전류소모를 최소화해야 한다. 그리고 도어록은 고정된 카메라에서 영상을 촬영하므로 배경영상을 이용한 사람 검출이 높은 신뢰성을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 요구조건에 충족하며 VDDL에 적합한 단일 사람검출 알고리즘을 다루고 있는데, 획득한 영상에서 이동하는 물체를 감지하고 영상처리를 통해 물체가 사람인지를 판별한다. 제안된 영상처리 알고리즘은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 배경영상과 피부색 정보를 통해 사람 이미지 영역을 구한다. 둘째, 인체비례 정보를 기반으로 폴라 히스토그램을 이용하여 사람 유무를 판단한다. 개발된 알고리즘은 도어록에 설치하고 실험을 통해 성능을 확인하였다.