• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1910-1911
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• 2011

본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.285-288
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• 2007

A realization for automatic stock cubic measuring and distributing management embedded system with 3 dimensional ultrasonic sensing is presented in this paper. The height and width of cubic are measured by comparing the 3 values from 3 ultrasonic sensors with reference when an object is passing the conveyer and length is calculated by the passing time and velocity, compensate cubic values for error to vary with the environment temperature, and reduce the error by averaging the sensing data not to be right posture of object. The system enables to classify and load a packed stocks at the store and transportation practically based on the rectangular hexahedral objects.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.2
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• pp.187-195
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• 1992

This paper propose on the determination of threshold values for extracting shape information of the objects. First, surface curvatures such as mean curvature and gaussian curvature is calculated from given range data. And then local surface regions are classified into the one of 8 primitives by using the sign of mean curvature H and gaussian curvature K. Also from the statistical viewpoint. the range of the zero of H and K in the range is obtained through the analysis of the relation between mean curvature and gaussian curvature. Finally, the effectiveness of the proposed mithod in this paper is demonstrated by comparing with a case, where the zero threshold is arbitrarily obtained.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.47-48
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• 2013

본 논문에서는 이동 카메라 환경에서 이동물체 추적을 위한 영상 분할에 대하여 연구하였다. 입력영상으로 부터 이동물체영역을 분할하기위하여 입력영상에 대하여 윤곽선을 구한 다음 윤곽선 영역에 대하여 BMA을 이용하여 이동벡터를 구한다. 구해진 이동벡터를 같은 특성의 벡터들을 분류하여 이동물체를 분할한다. 제안된 알고리즘이 다중 이동물체의 분할이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.197-202
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 신경회로망을 사용하여 영상에서 물체를 배경으로부터 추출해내는 방법을 제시하였다. 퍼지 신경회로망의 vigilance parameter를 조정하여 영상을 2개의 클래스로 분류하고, 물체 영역과 배경영역의 Cb와 Cr의 대표값을 추출하였다. 제안한 방법을 사용하여 물체색상의 위치 및 크기와 밝기에 상관없이 물체영역을 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.100-103
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• 2015

본 논문에서는 실내에서 RGBD 영상을 이용하여 물체를 검출하는 방법을 제안한다. 특정 물체가 아닌 일반적인 여러 가지 물체에 대한 특징을 규정하기 어려우므로 본 논문에서는 영상 정보에 의존하기 보다 물체와 픽셀의 기하학적 구조에 기반하여 물체를 검출한다. 우선 컬러 정보를 이용하여 대략적인 영상 영역분할을 하고 이를 같은 레이블로 분류하여 물체와 배경의 후보를 얻는다. 대체로 실내 환경에서 바닥은 평면이라 가정할 수 있으므로 바닥의 평면 모델을 만들어서 물체 후보에서 이를 제외시킨다. 또한, 물체에 대한 간단한 가정을 통해 바닥 이외의 배경 역시 물체와 구분하여서 물체 후보들을 가려낸다. 최종적으로 3 차원 공간에서 가까이 위치하는 레이블을 하나로 통합하는 과정을 통해 최종적인 물체 영역을 검출하고 이를 bounding box 로 표시한다. 직접 촬영한 몇몇 실내 RGBD 영상에서 실험한 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 물체 검출 성능이 좋은 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.184-188
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• 1999

최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.3
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• pp.20-25
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• 2000

This paper proposes the method of surface classification and threshold value selection for surface classification of the three-dimensional object recognition. The processings of three-dimensional image processing system consist of three steps, i.e, acquisition of range data, feature extraction and matching process. This paper proposes the method of shape feature extraction from the acquired rage data in the entire three-dimensional image processing system. In order to achieve these goals, firstly, this article proposes the surface classification method by using the distribution characteristics of sign value from range values. Also pre-existing method which uses the K-curvature and K-curvature has limitation in the practical threshold value selection. To overcome this, this article proposes the selection of threshold value for surface classification. Finally, the effectiveness of this article is demonstrated by the several experiments.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.2
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• pp.143-150
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• 2010

Markerless augmented reality system must have the capability to recognize and match natural objects both in indoor and outdoor environment. In this paper, a novel approach is proposed for extracting features and recognizing natural objects using visual descriptors and codebooks. Since the augmented reality applications are sensitive to speed of operation and real time performance, our work mainly focused on recognition of multi-class natural objects and reduce the computing time for classification and feature extraction. SIFT(scale invariant feature transforms) and SURF(speeded up robust feature) are used to extract features from natural objects during training and testing, and their performance is compared. Then we form visual codebook from the high dimensional feature vectors using clustering algorithm and recognize the objects using naive Bayes classifier.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.117-120
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• 2002

본 논문에서는 정지 영상에서 물체를 검출하는 방법을 제안한다 제안하는 방법은 먼저 정지 영상 내에서 찾을 물체에 대해서 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿은 웨이블렛 변환의 특징을 토대로 중요한 특징 벡터만 한곳에 모이게 된다. 그 중요한 특징 벡터를 모아놓은 템플릿을 토대로 영상 검색을 하는 것이다. 예를 들어 영상 내에서 보행자를 찾는다면, 보행자 영상을 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿을 토대로 영상 내에서 보행자를 검색할 수 있는 분류자를 만든다. 검색한 영상 내에서 보행자랑 유사한 Positives를 이미 만들어진 분류자를 통해서 찾으면 찾은 결과를 가지고 만들어진 템플릿에 비교를 한 후 최종적으로 보행자를 찾아내는 시스템이다. 이 시스템은 꼭 보행자뿐만 아니라 사용자가 검색하기 원하는 물체를 웨이블렛을 통해서 템플릿화 해 놓으면 물체를 효과적으로 검색 할 수 있다.