• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1278-1290
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• 2008

본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경 회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.120-126
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• 1989

최근 집적도의 증가와 더불어 집적회로 제작과 점검을 자동화하기 위하여 영상처리방법을 이용한 집적회로의 인식 알고리듬이 개발되고 있다. 집적회로를 인식하기 위해서는 프레임 영상으로 부터 특징을 얻고 이것으로써 칩내의 모든 프레임 영상을 정합하여야한다. 본 논문은 layout 정보를 나타내는 꼭지점들의 위치와 형태를 직선화 알고리듬을 이용하여 추출한다. 부분적으로 겹치는 이웃 프레임들을 얻어진 꼭지점의 위치와 형태를 특징으로 하여 정합함으로써 꼭지점의 전체적 좌표와 형태를 추출한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.562-573
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• 2002

본 논문에서는 소포 및 택배와 같은 패키지(package)의 효과적인 취급(handling)을 위한 직육면체의 부피 계측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한대의 카메라와 직육면체의 특성을 이용하여 실시간으로 부피 계측을 수행한다. 부피 계측을 위한 전처리 과정에서, 제안된 방법은 직육면체의 외곽 선분 정보를 검출하고, 이러한 선분들의 교차점을 3D 물체의 꼭지점으로 추출/인식하여, 물체의 부피를 계산한다. 제안된 방법은 선분 정보를 이용하여 꼭지점을 추출함으로써, 꼭지점을 직접 추출하는 경우에 비하여 카메라의 블러링 효과에 비교적 강인한 특성을 나타내며, 물체의 방향을 고려함으로써 견실한 부피계측 결과를 나타낸다. 실험의 결과를 통하여 제안된 방법이 직육면체 물체의 실시간 부피 계산에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.237-244
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 영상 인식에 기반한 직육면체형 물체의 부피를 계측하는 한 방법이 제안된다. 제안된 방범은 두 대의 CCD(charge coupled device)카메라로부터 획득된 영상에 대하여 관심영역추출, 특징 추출, 그리고 스테레오 정합에 기반한 꼭지점 인식의 과정을 통하여 3D 물체의 부피를 계측한다. 제안된 방법은 3D 물체의 특징을 나타내는 꼭지점 후보들을 영상처리과정을 통해 추출한 후, 이들 꼭지점들에 대해서만 스테레오 정합을 수행함으로써 고속의 부피 계측이 가능한 이점이 있다. 실험을 통하여, 본 논문에서 제안한 방법이 직육면체형 물체의 고속 부피계측에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.517-521
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• 2000

본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.584-587
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• 2010

이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.168-185
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• 2003

본 논문은 하나의 스케치 면도인 선화로부터 면 인식의 탐색 영역을 축소하고 다양한 3차원 물체를 빠르게 복원하는 점진적인 알고리즘을 제안한다. 복원 과정의 입력으로 사용되는 스케치 면도는 파선이 제거되지 않은 모서리-꼭지점 그래프인 2차원 스케치 면도로서 3차원 와이어프레임 물체의 부정확한 free-hand 스케치이다. 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 면 인식 단계에서는 스케치 면도로부터 모든 가능 한 면을 생성하고 탐색 공간을 축소하기 위한 기하학적 위상학적 제약 조건을 이용하여 면을 불가능한 면, 기본 면, 최소 면으로 분류한다. 제안 알고리즘은 물체를 구성하는 실제 면을 빠르게 인식하기 위하여 최소 면만을 탐색한다 물체 생성 단계에서는 면의 스케치 순서에 따라 물체의 꼭지점 좌표를 최적화함으로써 3차원 구조를 점진적으로 계산한다. 점진적 방법은 복원 과정에서 물체와 스케치 도면 사이의 관계로부터 유도된 3차원 제약 조건을 적용함으로써 최적 3차원 물체를 빠르게 복원한다. 또한, 스케치 도중에 시점 이동을 허용한다. 점진적 복원 알고리즘을 기술하고 실제 구현 결과를 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.791-792
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• 2006

본 논문은 심전도의 리드III 파형을 이용하여 신원확인이 가능한 생체인식 기술을 제안한다. 인식을 위한 심전도의 리드III파형을 특징추출하기 위해 $4{\sim}30Hz$의 대역통과 필터를 사용하여 피크(peak)점만 남겨놓고 모든 잡음을 제거한 후, AAV(absolute amplitude value)를 이용하여 피크점의 값을 추출한다. 추출된 피크 점은 원신호의 피크점과 같으므로 이를 기준으로 전체파형을 특징추출을 위한 단위 파형으로 분리한다. 분리된 신호는 정의된 4가지 형태(type)의 파형 중 가장 유사한 파형타입으로 분류되며, 분류된 형태를 기준으로 꼭지점, 최대 피크점, 최소 피크점, 최대.최소 피크점 비, 파형 간격(interval) 및 파형의 세부 모양 등 총22가지의 특징들을 추출한다. 추출된 특징들은 오류역전파 신경회로망(back-propagation neural network)의 입력으로 사용되었으며, 성인남녀 31명을 대상으로 제한된 파형 내에서 실험한 결과 100%의 인식률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1143-1152
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• 2007

본 논문은 모션 인식 분야 중 지체 장애인의 재활훈련과 같은 치료 분야를 위한 실시간 모션 인식 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 빠르고 정확한 모션인식을 위하여 사용자의 특징점 위치에 적외선 LED 밴드를 착용하고 적외선 필터가 장착된 카메라로 좌표 값을 얻어낸 후 미리 정의되어 있는 동작과의 일치 여부를 판별한다. 또한 적외선 LED의 특징점 좌표들을 꼭지점으로 가지는 다각형의 무게중심과 특징점 좌표들의 벡터를 구한 후 일정한 거리와 각도 구간으로 구분하고 각 LED의 속한 구간을 알아낸다. 이를 이용하여 삼육 재활학교에서 구성한 재활훈련 시나리오의 동작에 대하여 실험을 수행한 결과 초당 20프레임 이상의 빠르면서도 98%에 가까운 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.415-427
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• 1987

본 논문은 겹친 2차원 물체 인식과 좌표이동에 관한 실험적 시각 시스템 설계와 알고리즘에 관한 연구이다. 대상 물체는 실제 공구를 사용하였고 공구의 모양은 변하지 않으며 평편하다고 가정한다. 인식 시스템에서의 영상내의 물체의 형태는 물체의 인식에 이용되는 형태로 서술된다. 입력 데이터는 물체의 윤곽선의 순차적 배열로 감축되고 윤곽 데이터는 다각 근사화에 의해 최소한의 윤곽 꼭지점으로 줄어든다. 인식은 모델과 새로 입력된 영상과의 매칭에서 유사성을 찾는 과정이다. 다음 모델에서 겹친 물체로의 좌표이동에 의하여 은선은 재구성된다. 최상의 매칭은 유사성 검출의 최적화에 의해 얻어진다.