• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.478-481
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• 2010

컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권4호
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• pp.307-314
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• 2011

본 연구는 무인 항공사진 촬영을 이용하여 해안에 산재한 해안표착물을 탐지하는 새로운 방법을 제시하였다. 이동성과 신속성, 경제성이 우수한 소형 무선 조정 헬리콥터의 기체와 헬리콥터의 진동에 관계없이 연직 상태를 유지할 수 있는 짐벌 장치에 디지털카메라를 장착하여 항공사진 촬영을 시행하였다. 또한, 촬영된 영상으로부터 해안표착물을 탐지하기 위해 Matlab program을 이용한 디지털 영상처리 알고리즘을 고안하였다. 특히 고안된 알고리즘은 배경 차감 기법(Background subtraction method)을 적용하여 연구 대상 해안의 각기 다른 모래 상태로 인해 발생하는 물체 추출 오차를 감소시킴으로써 다양한 형태의 해안표착물을 안정적으로 탐지하는 결과를 보여주었다. 향후, 이 연구 방법을 적용한 해안표착물 모니터링이 이루어질 경우 모니터링 대상 구역 설정의 대표성 문제 해결 및 발생량 추정에 크게 기여할 수 있으며, 해양환경 감시 분야에 활용가능성이 클 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.91-94
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• 2002

음성인식 시스템의 실용화를 위해서 우선적으로 해결되어야 될 문제중 하나로 잡음환경하에서의 끝점검출을 들 수 있다. 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 기존의 에너지 파라미터만으로도 어느정도 신뢰성있는 끝점 구간을 검출할 수 있으나 도심 소음과 같은 실제 잡음환경하에서는 대부분 좋지 않은 결과를 보인다. 본 논문에서는 도심환경의 배경잡음을 제거하는 방법으로 입력되는 음성에 대하여 주변소음에 의해 손상된 음성스펙트럼의 크기 성분만을 제거하는 전처리 기법인 Bark scale에 기반한 스펙트럼 차감법을 사용하고, 인간의 청각특성을 고려하여 음성의 주파수 대역을 3개의 대역으로 분리한 후, 대역별로 세밀한 에너지 문턱치값을 설정하여 음성의 끝점을 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 실제 사무실 및 지하철역 등의 잡음환경하에서 녹음된 데이터베이스를 이용하여 끝점검출을 수행한 결과 기존의 에너지와 영교차율을 이용한 방법에 비해 평균 $46\%$의 오차율 감소와 대역에너지만을 사용한 경우에 비해 평균 $17\%$의 오차율 감소를 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.