• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2000.12a
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• pp.10-17
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• 2000

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.2
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• pp.179-186
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• 2007

This paper proposes a novel method for face detection method using Zernike moments. To detect the faces in an image, local regions in multiscale sliding windows are classified into face and non-face by a neural network, and input features of the neural network consist of Zernike moments. Feature dimension is reduced as the reconstruction capability of orthogonal moment. In addition, because the magnitude of Zernike moment is invariant to rotation, a tilted human face can be detected. Even so the detection rate of the proposed method about head on face is less than experiments using intensity features, the result of our method about rotated faces is more robust. If the additional compensation and features are utilized, the proposed scheme may be best suited for the later stage of classification.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.570-581
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• 2001

본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.35-40
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• 1999

본 논문은 이산 푸리에 변환(DFT :Discrete Fourier Transform)과 Zernike 모멘트를 사용하여 텍스쳐 영상을 검색하는 방법에 관한 것이다. 본 논문은 DFT를 이용하여 입력 영상의 이동에 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있으며, DFT의 정규화된 에너지 특성을 이용함으로써 스케일 변화에도 관계없는 텍스쳐 영상 검색을 가능하게 한다 또한 이러한 정규화된 에너지 평면에 회전에 불변한 특성을 가진 Zernike 모멘트를 사용함으로써 회전에도 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있다. 결과적으로 제안한 알고리듬을 통하여 인간의 시각적 인식 능력과 같은 이동, 스케일, 회전에 관계없이 텍스쳐를 신속하고 정확하게 검색할 수 있다 본 논문에서는 여러가지 실험영상을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.31 no.3
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• pp.243-251
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• 2004

This paper proposes a digital image watermarking scheme, which is robust to geometrical attacks. The method improves image normalization-based watermarking (INW) technique that doesn't effectively deal with geometrical attacks with cropping. Image normalization is based on the moments of the image, however, in general, geometrical attacks bring the image boundary cropping and the moments are not preserved original ones. Thereafter the normalized images of before and after are not same form, i.e., the synchronization is lost. To solve the cropping problem of INW, Invariant Centroid (IC) is proposed in this paper. IC is a gravity center of a central area on a gray scale image that is invariant although an image is geometrically attacked and the only central area, which has less cropping possibility by geometrical attacks, is used for normalization. Experimental results show that the IC-based method is especially robust to geometrical attack with cropping.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.263-272
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• 2007

This paper proposes a skeleton-based hierarchical shape description scheme, called a skeleton tree, for accurate shape-based image retrieval. A skeleton tree represents an object shape as a hierarchical tree where high-level nodes describe parts of coarse trunk regions and low-level nodes describe fine details of boundary regions. Each node refines the shape of its parent node. Most of the noise disturbances are limited to bottom level nodes and the boundary noise is reduced by decreasing weights on the bottom levels. The similarity of two skeleton trees is computed by considering the best match of a skeleton tree to a sub-tree of another skeleton tree. The proposed method uses a hybrid similarity measure by employing both Fourier descriptors and moment invariants in computing the similarity of two skeleton trees. Several experimental results are presented demonstrating the validity of the skeleton tree scheme for the shape description and indexing.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.3
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• pp.57-63
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• 2009

The rapid growth of computer-based image database, necessity of a system that can manage an image information is increasing. This paper presents a region-based image retrieval method using the combination of color(autocorrelogram), texture(CWT moments) and shape(Hu invariant moments) features. As a color feature, a color autocorrelogram is chosen by extracting from the hue and saturation components of a color image(HSV). As a texture, shape and position feature are extracted from the value component. For efficient similarity confutation, the extracted features(color autocorrelogram, Hu invariant moments, and CWT moments) are combined and then precision and recall are measured. Experiment results for Corel and VisTex DBs show that the proposed image retrieval algorithm has 94.8% Precision, 90.7% recall and can successfully apply to image retrieval system.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.501-508
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• 2002

In this paper, we propose a content-based image retrieval using the color ratio and moment of object region. We acquire an optimal spatial information by the region splitting that utilizes horizontal-vertical projection and dominant color. It is based on hypothesis that an object locates in the center of image. We use color ratio and moment as feature informations. Those are extracted from the splitted regions and have the invariant property for various transformation, and besides, similarity measure utilizes a modified histogram intersection to acquire correlation information between bins in a color histogram. In experimental results, the proposed method shows more flexible and efficient performance than existing methods based on region splitting.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.577-579
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• 2005

본 논문에서는 손 제스처를 사용한 2족 보행로봇 제어방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 입력 영상으로부터 사용자의 손을 검출하기 위해, 피부색 정보와 Hue의 불변 모멘트 정보를 사용한다. 검출된 손 영역은 Active Contour Model를 사용하여 추적한다. 손 제스처를 인식하기 위해 Hue의 불변 모멘 정보로부터, 검출된 손의 모양을판단하고 그 결과를 미리 정해둔 심벌 중에 하나로 할당한다. 이렇게 연속적으로 할당된 심벌들은 HMM(Hidden Markov Model) 인식기를 통해 인식 되고 로봇 명령어를 출력하며, 출력된 명령어에 따라 로봇이 제어된다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해, 자체 제작한 2족 보행로봇(KAI)으로 6개의 손 제스처를 이용하여 사용자가 원격지에 있는 로봇의 보행을 제어하는 원격 로봇 보행 제어 시스템에 응용해 보았다. 실험 결과, $94\%$의 인식률을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.74-82
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• 1998

In this study, system of object recognition independent of translation and rotation using ultrasonic sensor and neural network is presented. The object recognition rate is 92.3[%] in spite of changing output neuron space size of SOFM neural network from$4\times4 to10\times10$and iteration from 10 to 50. The experimental results show that the proposed system of object recognition can be applied to the object recognition field of intelligent robot.