• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.930-935
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• 2014

A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2036-2038
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• 2001

In this paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using vision system. In the proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Also, we use R,G,B(red, green, blue) color image data and the gray image data to get the highly trust rate of feature point extraction. For this, we propose an algorithm to extract four feature points (eyebrow, eye, nose, mouth) from the face image acquired by the color CCD camera and find some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector(position and distance among the feature points). Finally, we show the practical application possibility of the proposed method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.199-210
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• 1998

본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.566-569
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• 2022

비젼 카메라를 이용하여 작업자의 장갑 칼라 및 위치를 인식하고 이를 기반으로 로봇팔의 모션을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 카메라, 로봇팔 제어 알고리즘, 자체 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 카메라는 작업자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 팔의 모션 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.329-341
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• 2014

커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.151-157
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• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2294-2301
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• 1998

본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.430-439
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• 2015

최근 범죄 예방을 위해 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 영상을 이용한 행동 인식 기술을 많은 연구되고 있지만, 폭력행위에 대한 검출 기술은 상대적으로 텔레비전 또는 영화의 폭력장면 검출에만 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영 된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 움직임 정보와 색상 정보를 함께 사용하는 방법을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위의 경우 피가 묻은 장면은 자주 발생하지 않기 때문에 색상 정보를 이용한 폭력행위 검출에는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 영상에서의 움직임 벡터를 이용하여 감시영상에서의 폭력 행동을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 공개 데이터인 USI 데이터와 실제 폭력 행위가 발생한 YouTube 데이터를 사용하여 검출결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.91-97
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• 2013

현재의 IT 환경에서 영상 또는 영상처리 기술은 많은 부분에서 응용이 되고 있고 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터 양자화 방법을 통해 원본 BMP영상을 인덱스 영상과 제안하는 codebook으로 재구성하고 동일한 픽셀 깊이 내에서 고화질의 영상을 디스플레이 할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, $2^n$ 개의 컬러 코드북(맵)를 가지는 영상에 공용 맵 기법을 적용함으로서 $2^{n+1}$ 개의 컬러 코드북 정도의 화질로 표현이 되는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 출력영상을 원본 BMP영상과 비교했을때 JPEG과 같은 8 bit 인덱스 영상의 출력 시 보다 약 2 dB 정도 높은 PSNR을 제공해주며 이는 9 bit 인덱스를 사용했을 때의 화질과 거의 비슷함을 알 수 있었다.