• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.583-585
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• 2012

본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.77-84
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• 2008

본 논문에서는 자연영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 검출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저, 영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 피크 점을 검출한다. 검출된 두 개의 피크 점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자영역을 검출하며 편광 영상인 경우 조명성분을 제거하기 위해 호모모픽 필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 그리고 문자영역을 검출하기 위해 색 병합과 세일런스 맵을 이용하여 각각의 문자 후보영역을 결정한다. 마지막으로 두 후보영역을 이용하여 최종 문자영역을 검출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.299-302
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• 2023

입 모양 인식은 음성인식의 중요한 부분 중 하나로 이를 개선하기위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구에서는 주로 입술주변 영역을 관찰하고 인식하는데 초점을 두었으나, 본 논문은 음성인식 시스템에서 기존의 입술영역과 함께 입술, 턱, 뺨 등 다른 관심 영역을 고려하여 음성인식 시스템의 입모양 인식 성능을 비교하였다. 입 모양 인식의 관심 영역을 자동으로 검출하기 위해 객체 탐지 인공신경망을 사용하며, 이를 통해 다양한 관심영역을 실험하였다. 실험 결과 입술영역만 포함하는 ROI 에 대한 결과가 기존의 93.92%의 평균 인식률보다 높은 97.36%로 가장 높은 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권4호
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• pp.345-355
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• 2008

다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.331-334
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• 2013

본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.687-690
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• 2015

전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)에서 차선 및 객체 검출을 위한 관심영역은 차도영역으로 설정되어야 한다. 분수계 분할(watershed segmentation)방법은 차도영역을 분리하기에 효과적인 알고리즘이다. 이 알고리즘은 초기 seed에 속해있는 watershed line과 국부 최소값에 따라서 분할 결과가 다르게 나타나는데 차도 seed에 그 이외의 영역이나 차량이 포함될 경우에 차도 이외의 부분이 차도영역으로 포함되어 분할된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 도로 환경에 따라 차도 seed를 적응적으로 변경해야 한다. 그 방법으로 영상을 여러 개의 관심영역으로 분할하여 차선을 검출하고 자기차선을 잇는 직선을 초기 seed로 설정한다. 설정된 seed에 차량이 검출되면 seed 위치를 조정하고 조정된 위치에서 차선을 지나지 않는다면 차선을 지나도록 seed의 크기를 조정하여 최종적인 seed를 결정한다. 최종적으로 결정된 seed를 통해서 도로환경에 따라 적응적으로 차도영역을 검출을 가능하게 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.147-150
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• 2001

본 논문에서 는 NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform)[1]를 이용하여 복잡배경 영상으로부터 효과적으로 여러 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 NTGST를 이용하여 얼굴이 존재할 가능성이 있는 관심영역(region of interest: ROI)을 찾고, 각각의 관심영역 내에서 얼굴의 주된 특징인 눈, 코, 입을 부각시킨 Fovea 영상으로부터 대칭변환의 국부 최대치(local maximum)를 구한다음, 이들간의 관계를 기하학적 상관 관계로 분석 확인함으로써 사람 얼굴만을 검출 하도록 하였다. 여러 얼굴을 포함하는 복잡한 배경 영상에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 89.7%의 검출율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2012

본 논문에서는 물체가 가지고 있는 다양한 형태의 직선 외형을 검출하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 직선 외형의 검출은 물체를 인식하거나 물체에 대한 필요 정보를 취득하고자 할 때 기본적으로 활용될 수 있는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 이진화된 입력 영상에 대하여 수직 프로젝션을 수행하여 관심영역을 추정한다. 이후 관심 영역 내 주요 경계점 들 간의 적합한 변위를 계산하고 이를 통하여 효율적인 직선 외형을 검출하고자 하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-97
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• 2003

본 논문에서는 안저 영상에서 시신경유두의 계층적인 검출 방법을 제안하였다. 혈관 정보. 영상의 복잡성 등을 포함하는 안저의 해부학적 지식에 기반한 선행 정보를 이용함으로써 시신경유두의 윤곽선을 검출하였다. 전체적인 처리과정은 크게 3 단계로 나누어진다. 먼저, 처리 과정을 단순화하기 위한 선행 지식으로 이용되는 시신경유두의 근사적인 크기와 위치를 계산하기 위하여 시신경유두를 포함하는 관심영역을 설정하였다. 그런 다음. 설정된 관심영역 내에서 watershed알고리듬을 이용하여 안저 영상을 분할하였고 분할된 영역을 병합함으로써 시신경유두의 초기 윤곽선을 검출하였다. 최종적으로 정확한 윤곽선을 검출하기 위하여 혈관의 심한 간섭 등으로 인해 손상된 윤곽선 부분들을 탐색하고 이들을 제거 및 보정하였다.