• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1359-1360
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• 2015

본 논문에서는 FAST 코너점과 EMD를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상 내의 이동물체를 추출하기 위한 기법으로 GMM을 기반으로 배경을 모델링 하며, 모델링 된 배경에서 추출된 이동물체를 인식하기 위해 라벨링 기법을 수행한다. 그 다음 인식된 다수의 이동물체 식별을 위해 FAST 코너점과 색상 기반의 EMD 알고리즘을 융합한 다수의 이동물체 식별 방법을 제안하며, 최종적으로, 실내 환경 내에서의 실험을 통해 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1377-1378
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• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.628-630
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• 2000

3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1407-1410
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• 2005

반투명 물체(Translucent Object)는 불투명한 물체와는 달리 물체 내부에서 산란이 일어난다. 따라서 반투명 물체의 한 표면(Surface)을 렌더링하기 위해서는 그 표면의 정규 벡터뿐만 아니라 그 표면의 주변 기하 정보가 필요하다. 그러나 그래픽 하드웨어 구조는 불투명한 표면의 렌더링에만 적합하게 설계 되었기 때문에, 반투명 물체의 실시간 렌더링의 구현에는 많은 제약이 따른다. 이 논문에서는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)의 연장선에서 기존의 방법론이 가지고 있는 한계점을 해결함으로써, 반투명 재질의 실시간 렌더링을 위한 효과적인 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.426-428
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• 1998

본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.249-252
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• 2001

본 논문에서는 실제 물체 윤곽을 검출하기 위해 물체 분할 과정에서 변이(disparity) 정보를 이용한다. 스테레오 정합(stereo matching)으로 획득한 변이도에서 불연 속한 부분은 물체의 경계나 변이가 할당되지 않는 폐색 영역 일부분에서 나타날 수 있으므로, 변이 변화가 작 은 영상의 각 영역은 같은 물체의 일부분이라는 것은 직관적으로 명백하다. 분할 과정은 이러한 변이 정보를 적절하게 이용하고 확산망(diffusion network)을 이용하여 선택적인 확산을 수행한다. 추정된 변이도는 변이 변화가 작은 영역을 인식하기 위해 사용되고 그러한 영 역은 단일 물체의 일부분이거나 배경(background)이라고 간주하고 텍스쳐(texture)에 의한 에지(edge)글 등방성 확산으로 제거하는 과정을 거친다. 나머지 영상 영역에서, 비등방성 확산으로 변이의 변화와 밝기차의 변화를 고려하여 수행된다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.2 no.1
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• pp.63-71
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• 1997

In this paper, we describe an approach that determines the identity of surfaces of an object with planar and curved surfaces from range data of the object in the scene. The proposed matching scheme presents that surface correspondence of an object is achieved by simple comparison of values for representing surfaces of the object with model in order to avoid unnecessary matching procedures. We use uniquely assigned Surface Representing Value(SRV) for representing surfaces of the object, which are sums of all weighted view-point independent features. And, the proposed method is simple, quite effective and insensitive to occlusion and noise in sensor data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.33-38
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• 2008

최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹캠을 이용한 영상, 즉 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사해져가고 있다. 이를 실현하기 위해서는 사람이 사과를 보고 사과라고 알기 때문에 사과라고 인식하듯이 로봇 또한 미리 알고 있어야 한다는 가정 하에 내용기반의 물체인식이 필요하다. 그러나 엄청난 양의 내용의 데이터베이스가 필요하다. 그래서 용량은 하드웨어기술로 커버가 가능하지만 화면상에 있는 물체들을 빠르게 데이터베이스상의 자료와 매칭이 되어야한다. 본 논문에서는 이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘으로 BTS(Binary Search Tree)로 트리구조의 데이터베이스를 구축하여 많은 양의 데이터베이스 중 빠르게 검색하여 화면에 있는 물체를 인식하는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.4
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 주어진 삼차원 메쉬를 실시간에서 연필화로 표현하는 방법을 소개한다. 이를 위해 본 논문에서는 연필화의 특징을 분석한 후 분석된 특징들을 빠르고 간단하게 모사하여 표현하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 크게 윤곽선을 그리는 방법과 내부를 그리는 방법으로 나뉘며, 제시된 모든 알고리즘은 그래픽스 하드웨어를 이용하여 실시간으로 동작한다. 우선 물체의 윤곽선을 그리기 위해 사람이 윤곽선을 그릴 때의 특징을 분석하여 실제의 윤곽선과 비교해 약간의 오차를 지니면서 여러번 겹쳐 그린 듯한 윤곽선을 만들어 내는 방법을 제시한다. 또한 물체의 내부를 그리기 위해서 먼저 연필의 특징을 잘 반영하는 텍스쳐를 만든 후 이를 물체의 표면에 매핑시켜 물체의 특징을 연필화풍으로 잘 표현하는 방법을 제시한다. 이 과정에서 연필화의 느낌을 강조하기 위해 물체가 그려지는 종이의 질감을 표현하는 방법과 물체의 명암비를 조정하는 방법 역시 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.3
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• pp.1-1
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• 2001

본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.