• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2021

몰카범죄의 증가에 발맞추어 은닉형 카메라는 스마트폰의 기술발전 속도에 따라 소형화 및 기술 집적이 고도화되어 성능이 날로 발전하고 있다. 이러한 외적인 네트워킹 컴퓨팅 환경이 고도화 되고, 활동이 많은 현대인의 생활양상이 다양화됨에 따라 일반 안전용 카메라외에 은닉형 카메라에 노출 또한 증가되고 있는 추세이다. 반면 은닉형 카메라를 탐지하고 예방하기 위한 기술은 이러한 은닉형 카메라 기술발전과 속도를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반영상과 열화상 이미지 합성기술을 바탕으로 적외선 열 방식의 탐지기술을 이용하여 은닉카메라의 발열을 감지하고, 주변 온도 차이에 따른 각 파장의 반사율을 분석하여 오탐율도 줄이도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.135-140
• /
• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.168-173
• /
• 2011

In this paper, an optical image hiding technique using real-valued decoding key is proposed. In the embedding process, a each zero-padded original image placed in a quadrants on an input plane is multiplied by a statistically independent random phase pattern and is Fourier transformed. An encoded image is obtained by taking the real-valued data from the Fourier transformed image. And then a phase-encoded pattern, used as a hidden image and a decoding key, is generated by the use of multiple phase wrapping from the encoded images. A transmitted image is made from the linear superposition of the weighted hidden images and a cover image. In reconstruction process, the mirror reconstructed images can be obtained at two quadrants by the inverse-Fourier transform of the product of the transmitted image and the decoding key. Computer simulation and optical experiment are demonstrated in order to confirm the proposed technique.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.17-24
• /
• 2024

본 논문에서는 4중 암호화 기법을 사용하여 영상 픽셀에 기밀 데이터를 은닉하는 보안이 강력한 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상의 윤곽선이 존재하는 경계면과 픽셀값의 변화가 거의 없는 평탄면을 조사한다. 영상의 경계면에서는 경계면의 특성을 보존하기 위해 경계면에 위치하는 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)에 다중으로 암호화된 기밀 데이터 1비트를 또다시 공간적으로 암호화하여 기밀 데이터를 은닉한다. 영상의 경계면이 아니고 픽셀값의 변화가 적은 평탄면에 존재하는 픽셀들에서는 다중으로 암호화된 기밀 데이터 2비트를 위치기반 암호화 기법과 공간적 암호화 기법을 사용하여 픽셀의 하위 2비트에 은닉한다. 제안 기법을 적용하여 기밀 데이터를 은닉하는 경우 스테고 이미지의 화질이 최대 49.64dB이고, 기존 LSB 방식에 비해 은닉되는 기밀 데이터의 양이 최대 92.2% 증가하고, 암호화키가 없으면 스테고 이미지에 은닉된 암호화된 기밀 데이터를 추출할 수 없으며 추출한다 해도 해독할 수 없어 스테고 이미지에 은닉된 기밀 데이터의 보안은 매우 강력하게 유지된다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉 기법이 사용되지 않아도 되는 웹툰과 같은 일반적인 상업적 이미지에 저작권 정보를 숨기는 데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.571-582
• /
• 2018

Recently, development of deep learning has shown better image classification result than human. According to recent research, a hidden layer of deep learning is deeper, and a preservation of extracted features shows good results. However, in the case of general images, the extracted features are clear and easy to sort. This study aims to classify plant leaf images. This plant leaf image has high similarity in each image. Since plant leaf images have high similarity not only between images of different species but also within the same species, classification accuracy is not increased by simply extending the hidden layer or connecting the layers. Therefore, in this paper, we tried to improve the hidden layer of the algorithm called DenseNet which shows the recent excellent classification results, and compare the results of several different modified layers. The proposed method makes it possible to classify plant leaf images collected in a natural environment more easily and accurately than conventional methods. This results in good classification of plant leaf image data including unnecessary noise obtained in a natural environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.375-378
• /
• 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.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.2264-2275
• /
• 1994

본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권1호
• /
• pp.145-151
• /
• 2014

본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 영상의 어두운 정보를 계산하여 전달량을 추정한 후, 매팅(matting) 기법을 사용하여 안개 영역을 보완하여 검출한다. 이 과정에서 블록현상이 발생하는 문제가 있으며 이로 인해 안개를 효율적으로 제거하는데 한계점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Hidden Markov Random Field(HMRF) 와 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 매팅 과정에서 발생하는 블록문제를 해결하고자 하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 기존 방법보다 안개제거에서 더 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권1C호
• /
• pp.24-31
• /
• 2003

In this paper, a new opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system is implemented. That is, multiple information is hidden in a cover image by using the stego keys which are generated by combined use of random sequence(RS) and Hadamard matrix(HM) and these hidden information is extracted in real-time by using a new optical correlator-based extraction system. In the experiment, 3 kinds of information, English alphabet of "N", "R", "L" having 512$\times$512 pixels, are formulated 8$\times$8 blocks and each of these information is multiplied with the corresponding stego keys having 64$\times$64 pixels one by one. And then, by adding these modulated data to a cover image of "Lena"having 512$\times$512 pixels, a stego image is finally generated. In this paper, as an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.266-270
• /
• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.