• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.10
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• pp.845-850
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• 2008

In this paper, we propose a license plate locating algorithm by using SVM. Tipically, the features regarding license plate format include height-to-width ratio, color, and spatial frequency. The method is dived into three steps which are image acquisition, detecting license plate candidate regions, verifying the license plate accurately. In the course of detecting license plate candidate regions, color filtering and edge detecting are performed to detect candidate regions, and then verify candidate region using Support Vector Machines(SVM) with DCT coefficients of candidates. It is possible to perform reliable license plate location bemuse we can protect false detection through these verification process. We validate our approach with experimental results.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.16 no.1
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• pp.1-7
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• 2010

With the widespread use of vision-based surveillance systems, the capability for person identification is now an essential component. However, the CCTV cameras used in surveillance systems tend to produce relatively low-resolution images, making it difficult to use face recognition techniques for person identification. Therefore, an algorithm is proposed for person identification in CCTV camera images based on the clothing. Whenever a person is authenticated at the main entrance of a building, the clothing feature of that person is extracted and added to the database. Using a given image, the clothing area is detected using background subtraction and skin color detection techniques. The clothing feature vector is then composed of textural and color features of the clothing region, where the textural feature is extracted based on a local edge histogram, while the color feature is extracted using octree-based quantization of a color map. When given a query image, the person can then be identified by finding the most similar clothing feature from the database, where the Euclidean distance is used as the similarity measure. Experimental results show an 80% success rate for person identification with the proposed algorithm, and only a 43% success rate when using face recognition.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.735-738
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• 2001

위성영상은 그 특성상 다중대역과 방대한 양의 영상 데이터로 이루어져 있으며, 방대한 양의 데이터에서 필요한 영상정보를 검색하기 위해서는 위성영상 검색에 적용 가능한 다중대역의 화소벡터, 질감 및 이들의 공간분포를 효과적으로 얻어낼 수 있는 속성을 추출하여 활용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 검색에 유용하게 사용할 수 있는 속성으로 다중대역의 화소벡터 값과 질감 정보를 동시에 추출하면서 UV(Color Coherent Vector)의 개념을 적용하여 이들의 공간분포에 관한 정보를 포함한 새로운 속성을 정의하였고, SPOT 위성영상을 이용하여 국부적인 질의 영상의 속성벡터와 광범위한 지역의 위성영상에서 부분영상들의 속성벡터와의 유사성 비교를 통하여 원하는 부분영상을 검색하는 방법으로 그 성능을 평가하였다. 제안된 검색방식은 칼라와 질감 그리고 이들의 공간적인 분포 등을 개별적으로 추출하여 조합하는 과정이 필요 없으며, 특히 위성영상이나 특정 도메인에 종속되지 않기 때문에 다양한 내용기반 영상정보 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.375-378
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• 2000

In this paper, we propose a novo] content-based image retrieval system using both Hidden Markov Model(HMM) and an improved chain code. The Gaussian Mixture Model(GMM) is applied to statistically model a color information of the image, and Deterministic Annealing EM(DAEM) algorithm is employed to estimate the parameters of GMM. This result is used to segment the given image. We use an improved chain code, which is invariant to rotation, translation and scale, to extract the feature vectors of the shape for each image in the database. These are stored together in the database with each HMM whose parameters (A, B, $\pi$) are estimated by Baum-Welch algorithm. With respect to feature vector obtained in the same way from the query image, a occurring probability of each image is computed by using the forward algorithm of HMM. We use these probabilities for the image retrieval and present the highest similarity images based on these probabilities.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.101-104
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• 2000

비디오 데이터의 효율적인 검색, 요약 등에 활용하기 위해서 대용량의 비디오 데이터를 프레임(Frame), 샷(Shot),스토리(Story)의 계층적인 구조로 표현하는 방법들이 요구되고 있으며, 이에 따라 비디오를 샷, 스토리 단위로 분할하는 연구들이 수행되고 있다. 본 논문은 비디오가 샷 단위로 분할되어 있다고 가정한 후, 인접한 샷들을 결합하여 의미 있는 최소 단위인 스토리를 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 샷에서 추출된 대표 프레임들을 비교하기 위한 CCV(Color Coherence Vector) 영상 특징을 추출한다. CCV 특징의 시각적인 유사도의 초기임계값과 일정한 시간 안에 반복되는 프레임들을 찾기 위한 시간적인 유사도의 시간 임계값을 설정하여NN(Nearest Neighbor) 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 한다. 클러스터링된 정보와 같은 장면이 한번이상 반복되는 스토리의 특성을 이용해 비디오를 스토리로 분할한다. 영화 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.306-308
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• 2016

신호등 검출은 지능형 교통 시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 신호등검출 알고리듬의 문제점은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리듬을 제안한다. 먼저 제안하는 색상지도와 HSV(Hue-Saturation-Value)를 이용하여 신호등의 후보를 검출한다. 검출한 신호등의 후보로부터 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 서술자를 이용하여 특징을 추출한 다음 최종적으로 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 신호등을 검출하는 알고리듬을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.971-972
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• 2008

In this paper, we present a novel method for classifying pornography images using adaptive skin detection. From an input image, we detect initial skin regions and construct an adaptive skin probability density model using color information for the detected skin regions. From the skin probability density model, we extract feature vectors and train the images using Support Vector Machine to classify pornography images.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06c
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• pp.13-16
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• 2002

This paper proposes a method to track hand gesture and to recognize the gesture pattern using Kalman filter and continuous dynamic programming (CDP). The positions of hands are predicted by Kalman filter, and corresponding pixels to the hands are extracted by skin color filter. The center of gravity of the hands is the same as the input pattern vector. The input gesture is then recognized by matching with the reference gesture patterns using CDP. From experimental results to recognize circle shape gesture and intention gestures such as “Come on” and “Bye-bye”, we show the proposed method is feasible to the hand gesture-based human -computer interaction.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.28 no.2
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• pp.277-284
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• 2004

This paper describes the influence of through-flow on the mixed convection in a parallel plates with the upper part is cooled and the lower part heated. When forced convection is imposed on natural convection, it is found that the flow pattern of mixed convection in the parallel plates can be classified into three patterns which were affected by Reynolds number. In such a mixed convection, the flow pattern plays an important role in the heat transfer process. In this study, thermo-sensitive liquid crystal suspension method is employed, then the visualization image acquired through the above method is processed by the color image processing technique and the two-dimensional velocity vector and temperature configuration are measured simultaneously.