• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권11호
• /
• pp.4869-4873
• /
• 2016

Colonoscopy is currently the best technique available for the detection of colon cancer or colorectal polyps or other precursor lesions. Computer aided detection (CAD) is based on very complex pattern recognition. Local binary patterns (LBPs) are strong illumination invariant texture primitives. Histograms of binary patterns computed across regions are used to describe textures. Every pixel is contrasted relative to gray levels of neighbourhood pixels. In this study, colorectal polyp detection was performed with colonoscopy video frames, with classification via J48 and Fuzzy. Features such as color, discrete cosine transform (DCT) and LBP were used in confirming the superiority of the proposed method in colorectal polyp detection. The performance was better than with other current methods.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제51권7호
• /
• pp.323-326
• /
• 2002

As multimedia database and digital image libraries are enlarged, CBIR(Content Based Image Retrieval) has been getting importance for the efficient search. Generally, CBIR uses primitive features such as color, shape, texture and so on. Among various methods of CBIR, Gabor wavelet has good image retrieval performance with texture features but it has a disadvantage which does not perform well for a rotated image because of its direction oriented filter. In this paper, we propose a new method to solve this problem by modifying Gabor filter for all directions. And then we will compare the searching performance of the proposed method with those of conventional image retrieval methods through experiments with trademarks.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.122-130
• /
• 2009

The paper presents an algorithm which uses code vectors to represent comer geometry information for searching the similar images from a database. The comers have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. Taking the comer as the center coordinate, the angles of the intersecting lines are determined and are represented using code vectors. A code book has been used to code each comer geometry information and indexes to the code book are generated. For similarity measurement, the histogram of the code book indexes is used. This result in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features. Experimental results show that use of code vectors is computationally efficient in similarity measurement and the comers being noise invariant produce good results in noisy environments.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2930-2932
• /
• 2000

In this paper. a robust gesture recognition system is designed and implemented to explore the communication methods between human and computer. Hand gestures in the proposed approach are used to communicate with a computer for actions of a high degree of freedom. The user does not need to wear any cumbersome devices like cyber-gloves. No assumption is made on whether the user is wearing any ornaments and whether the user is using the left or right hand gestures. Image segmentation based upon the skin-color and a shape analysis based upon the invariant moments are combined. The features are extracted and used for input vectors to a radial basis function networks(RBFN). Our "Puppy" robot is employed as a testbed. Preliminary results on a set of gestures show recognition rates of about 87% on the a real-time implementation.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.28-32
• /
• 2001

인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고, 보다 높은 인식률과 실 시간적 처리를 위해 Radial Basis Function Network 및 부가적인 특징점을 통한 손동작의 인식을 구현하였다. 또한 인식된 손동작의 의미를 바탕으로 인식률 및 손동작 표현의 의미성에 대한 정확도를 판별하기 위해 로봇의 제어에 적용한 실험을 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2358-2361
• /
• 2001

In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks which have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, this paper first has a global search of entire image and tracks the object through local search when the object is recognized.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.164-167
• /
• 2008

효과적이고 정확한 물체인식은 컴퓨터 비전 연구 분야에 있어 매우 중요한 부분이다. 조명, 카메라 회전등의 외부환경의 변화에 의해 서로 다르게 획득되는 영상에 대해서도 강인하도록 동일한 특징점을 추출하고 매칭할 수 있는 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 매칭이 많이 사용되어 왔다. 그러나 기존의 SIFT기술자는 특징점 주변의 그레이만을 이용하여 기술하기 때문에 물체의 그레이정보가 유사하며 색상이 다르더라도 그레이정보만 유사할 경우에도 매칭되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 기본영역가 확장영역의 색상 히스토그램에 기반 한 기술자를 추가하여 오매칭에 대한 인식 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.450-460
• /
• 2005

컴퓨터 및 통신기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고, 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 하기 위해 있는 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 분할영역은 영역성장과 결합 방법을 사용한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.60-70
• /
• 2000

최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권1호
• /
• pp.62-73
• /
• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 적용 영역별로 분류 할 수 있는 기준을 제시하고, 그 기준에 의해 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있어 이동 및 회전 확대/축소 변형에 강한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하여 이동 및 회전, 확대/축소 변형에 약한 단점을 지니고 있다. 이에 기존 연구에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간 정보를 표현하고자 하였지만 특징 벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색 효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 사용된 칼라 객체의 상호 관계에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소,확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 객체의 3차 관계를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷의 히스토그램의 크기 순서로 세 개 버킷을 선정하고 그들의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들 간의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험 결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.