• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.571-573
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• 2000

복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.771-774
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• 2002

인터넷 시대에 접어들면서 웹 카메라를 이용한 보안 시스템의 개발이 활발하다. 원격지에 설치된 카메라가 보내준 영상을 통하여 현재의 상황을 파악할 수 있으며, 적절한 조치를 웹을 통해 취할 수 있다. 실시간 영상전송에 따른 저장 방식에 있어서 움직임이 검출되었을 때에만 영상을 저장하는 방식을 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로부터 입력되어지는 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 움직임 검출하는 방법을 제안한다. 카메라에서 받아오는 영상을 배경영상과 입력영상으로 구분 한 다음 두 영상의 차를 구하여 영상의 변화점을 찾는다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참석하는 방식을 탈피하여 일정한 간격을 두고 이미지의 픽셀을 검색하여 움직임 검출을 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.71-72
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• 2011

스마트폰 사용자가 늘어나면서 기능적인 요구를 넘어 미적인 요구가 발생되고 있다. 스마트폰의 주요 운영체제인 안드로이드가 제공하는 라이브배경(Live wallpaper)은 그러한 요구를 위한 충족시키기 위한 하나의 수단이다. 하지만 제한적인 스마트폰 환경에서 동적인 움직임을 표현하기 위해서는 효율적인 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 매트릭스 연산을 통해 한 개의 이미지를 여러개의 이미지로 표현하는 방법과 동적으로 표현하는 방법을 제시하여 라이브배경 개발 시 최소한의 리소스만을 사용할 수 있도록 돕는다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.579-586
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• 2020

웹 페이지에는 방대한 양의 멀티미디어 자료가 있으며 정확한 검색을 위하여 낮은 수준의 시각 정보에서 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 기술들은 대부분 한 장의 이미지에 하나의 정보를 추출하므로 이미지 내에 여러 객체가 조합되어 있는 경우 의미 정보를 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지내의 여러 객체와 배경 등을 추출하기 위하여 우선 각각의 저수준 특징을 추출하고, 이를 SVM을 이용하여 미리 정의해 놓은 배경과 객체로 나눈다. 이렇게 나눈 객체와 배경은 온톨로지로 구축하고, 위치와 연관 관계의 의미 정보를 추론엔진을 이용하여 추론한다. 이는 이미지 내의 여러 객체들 사이에 의미 정보 추론이 가능하고, 좀 더 복잡하고 다양한 고수준의 의미 정보를 추론하는 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.73-79
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• 2014

본 논문에서는 비디오 시?스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.302-307
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• 2007

본 논문은 이미지에서 불필요한 영역을 삭제하고, 그 영역을 배경과 어울리게 채워넣는 이미지 인페인팅 방법을 제안한다. 제안하는 인페인팅 방법은 크게 인페인팅 영역을 채우는 밴드 인페인팅(band in-painting)과 seamless cloning으로 나눌 수 있다. 밴드 인페인팅(band in-painting)은 인페인팅 영역의 경계를 따라서 일정한 두께를 가지는 타겟 밴드(target band)를 정의하고, 인페인팅 영역 밖의 모든 픽셀을 중심으로 하는, 타겟 밴드와 같은 모양과 크기를 가지는 소스 밴드(source band)와 타겟 밴드 차이를 계산하여, 그 값의 차이가 가장 작은 소스밴드 영역의 값을 인페인팅 영역에 복사하는 것이다. Seamless cloning은 인페인팅 영역과 입력 이미지의 경계를 없애는 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.125-137
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• 2011

최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2000년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.64-65
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• 2000

본격적인 CI(Corporate Identity) 개념의 출발은 2차 대전 이후로 보는 견해가 지배적이다. 그 배경은 과학기술의 발달로 각기 다른 기업에서 생산한 동종 제품의 질적 차이가 거의 없어지면서, 제품을 생산 또는 판매하는 기업의 이미지가 고객의 주요 구매 동기요인으로 작용함에 따른 것으로, 기업의 호의적 이미지 재고를 위해서라 할 수 있겠다. (중략)

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 디지털 이미지 안에서의 얼굴 영상 분할을 위해서 데이터로부터 얼굴 영상과 배경 영상의 소속도(membership degree)를 학습시켜 구한다. 그리고 입력 이미지의 각 픽셀 값에 해당하는 소속도를 이용하여 얼굴 영상의 분할을 수행한다. 실험에서는 8-bit 그레이 스케일 영상의 ORL Database를 이용하였다.