• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-150
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• 2010

무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.16-22
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• 2001

본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 변형된 글자를 인식하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는 2차원 조건부 모멘트로 구성된다. 변형된 글자 인식을 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 과정으로 구성하였다. (i) 특징벡터는 하나의 이미지에 대하여 추정된 조건부 깁스분포를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트를 계산하여 추출한다. (ii) 변형된 문자 인식은 제안된 판별거리함수를 계산하여 최소거리를 산출한 미지의 변형된 문자를 원형문자로 인식한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여, 생성된 훈련 데이터를 만들어 Workstation에서 실험 한 결과 96%이상의 인식성능이 있음을 밝혔다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 1999

화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1-10
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• 2013

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)를 매니코어 프로세서를 이용하여 병렬 구현하고, 이를 실행 시간, 시스템 이용률, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율 측면에서 분석하였다. 또한 기존의 고성능 CPU와 GPU(Graphics Processing Unit)와의 성능 비교를 통해 제안하는 매니코어의 잠재가능성을 입증하였다. 모의실험 결과, 매니코어를 이용한 SIFT 알고리즘 구현 결과는 기존의 OpenCV 구현 결과와 정확도면에서 동일하였고, 매니코어 구현은 고성능 CPU 및 GPU 구현보다 실행시간 측면에서 우수하였다. 또한 본 논문에서는 SIFT알고리즘의 옥타브 크기에 따른 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 분석하여 최적의 모델을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.675-682
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• 2014

전립선은 남자에게만 있는 장기이다. 전립선의 질병을 진단하기 위하여 일반적으로 TRUS 영상이 사용되는데, 희미한 전립선 경계나 잡음, 좁은 그레이 레벨 분포 때문에, 전립선의 경계를 검출하는 것은 상당히 어려운 작업 중의 하나이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 TRUS 영상에서 자동적으로 전립선 분할을 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특징 추출, 훈련, 전립선 분할 과정으로 진행된다. 전처리 과정에서 잡음 제거는 스틱 필터와 top-hat 변환이 적용된다. 회전 불변 텍스처 추출을 위하여 가버 필터 뱅크가 사용된다. 훈련과정에서 SVM은 전립선과 비전립선의 각 특징을 얻기 위해 사용되며, 마지막으로 전립선 경계가 추출된다. 여러 실험 결과로 제안 방법은 충분히 유효하고, 의사의 수동 추출 방법과 비교했을 때 10%미만의 경계 차이를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-40
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• 2012

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.1025-1034
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• 2009

In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.268-273
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• 2009

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용해 조명의 변화나 홍채의 회전에 강인한 홍채인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1636-1645
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• 1996

본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.283-292
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• 2006

최근 보안관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보안 취약성을 극복하고자 노력들이 진행되고 있다. 온라인 사용자에 대한 인증도 생체 정보인 지문을 통한 방법들이 모색되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 사용자에 대한 인증을 위한 지문인식 시스템으로 회전에 무관한 지문인식 시스템을 설계 구현하였다. 지문 이미지의 전처리 과정, 특징점 추출을 통한 정합 과정에 초점을 두었으며, 기존 연구에서 제시된 회전에 무관한 지문 인식시스템에서 처리시간과 인식률을 개선하였다. 또한 방향성 라플라시안 필터를 적용하여 기존 연구의 전처리 과정에서 발생하는 잡음, 왜곡 등의 문제들을 개선할 수 있었다.