• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.795-800
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• 2008

카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.350-355
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• 2018

본 논문에서는 영상 내에서의 객체를 기준점을 사용하여 크기에 따라 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에선 객체를 샘플로 하여 연구를 진행하였다. 제안된 시스템은 휴대폰 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 객체를 크기 별로 인식해서 그 종류를 파악하고 분류한다. 기존의 객체 인식 시스템들은 객체의 크기만을 이용해서 해당 객체를 분류하였다. 그러한 시스템들은 일정한 거리를 두어 획득한 영상이 아니면 거리에 따라 객체의 크기가 달라져 오류가 발생하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 객체 인식 시스템은 이러한 기존의 객체 인식 시스템의 한계를 극복하고자 영상의 왼쪽 상단에 기준점을 두어 그 기준점과 객체의 크기를 비교하여 거리에 상관없이 객체를 분류할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.35-36
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• 2017

실시간 객체 인식은 카메라로부터 입력받은 영상 내에 존재하는 객체를 실시간으로 처리하는 기술로써 정확한 인식률과 빠른 인식 속도를 가져야 한다. 하지만 인식 속도가 보장되지 않으면 실시간으로 객체를 인식 할 수 없고 인식률이 보장되지 않으면 객체 인식을 통해 구현한 기능이 올바르게 동작하지 않을 수 도 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 객체를 인식하는 기술을 분류하고 연구 동향을 소개한다. 그리고 실시간 객체 인식을 위한 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.188-193
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• 2007

본 논문에서는 실사영상을 기반으로 동작하는 내비게이션에서 핵심적인 역할을 담당하고 있는 모듈 가운데 하나인 도로객체인식 모듈의 기능에 대해서 살펴보고자 한다. 이 모듈은 기존의 맵 기반의 내비게이션에서 찾아볼 수 없는 부분이며, 실사 영상위에 차량의 경로를 안내하기 위해서는 이 모듈을 통해 다양한 도로객체를 인식해야 하는데, 주행차선인식, 주행차로인식 및 신호등 인식이 필요하며 경우에 따라서는 건물인식이 여기에 포함될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1046-1051
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영상에서 객체 영역을 인식하는 새로운 필터링 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 객체 기반 영상검색 방법을 비교 분석한다. 기존의 방법은 특징벡터를 웨이브릿 변환 영상의 부대역 전체에서 추출하기 때문에 불필요한 배경정보가 포함됨으로써 검색효율이 감소하였다. 그러나 제안한 방법은 객체영역에서 특징벡터를 추출하므로 더욱 정확한 정보가 추출될 뿐 아니라, 불필요한 배경정보를 제거함으로써 검색효율을 향상시키며, 객체의 위치나 크기에 상관없이 검색효율을 일정하게 유지한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.311-314
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• 2010

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.53-62
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• 2011

본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.79-84
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• 2019

영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.536-537
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• 2018

본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 영상에서 세부 분류인 동물의 종을 인식하는 것을 목표로 한다. 영상의 세부 분류 인식에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 이용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 이용하여 더 높은 동물 객체인식 방법을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.102-103
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• 2008

본 논문에서는 임베디드 환경을 위한 객체인식 시스템의 구조 및 실시간 처리를 위한 객체인식기의 하드웨어설계를 제안한다. 제안된 구조는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용하여 사물의 특징점을 추출하고, 비교하여 객체를 인식한다. SIFT는 영상의 크기 및 회전 등의 변화에 적응이 뛰어난 알고리즘이지만, 복잡한 연산이 반복되어 연산시간이 많은 특성상 임베디드 환경에서 실시간 처리가 어렵다. 따라서 해당 알고리즘을 하프웨어로 설계하여, 임베디드 사물인식 시스템에 적용한다. 사물인식의 빠른 처리와 인식영역의 구분을 위해 JSEG 영상분할 알고리즘을 활용하며, SIFT 특징점 추출 연산과 병렬 실행이 가능하도록 SIFT와 함께 하드웨어 구조로 설계한다.