• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.4
• /
• pp.264-272
• /
• 2010

Example-based super resolution is a method to restore a high resolution image from low resolution images through training and retrieval of image patches. It is not only good in its performance but also available for a single frame low-resolution image. However, its time complexity is very high because it requires lots of comparisons to retrieve image patches in restoration process. In order to improve the restoration speed, an efficient patch retrieval algorithm is essential. In this paper, we applied various high-dimensional feature retrieval methods, available for the patch retrieval, to a practical example-based super resolution system and compared their speed. As well, we propose to apply the multi-phase candidate reduction approach to the patch retrieval process, which was successfully applied in character recognition fields but not used for the super resolution. In the experiments, LSH was the fastest among conventional methods. The multi-phase candidate reduction method, proposed in this paper, was even faster than LSH: For $1024{\times}1024$ images, it was 3.12 times faster than LSH.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.11B no.1
• /
• pp.99-106
• /
• 2004

The syllable restoration is a process restoring a phonetic value recognized in a speech recognition device with the notation form that a vocalization is former. In this paper a syllable restoration rule was composed of a based on standard pronunciation for a syllable restoration process. A syllable restoring regulation was used, and a generation method of a notation candidate set was researched. Also, A study is held to reduce the number of created notation candidate. Three phases of reduction processes were suggested. Reduction of a notation candidate has the non-notation syllable, non-vocabulary syllable and non-stem syllable. As a result of experiment, an average of 74％ notation candidate decrease rates were shown.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.513-526
• /
• 1999

3 차원 입체 형상을 표현하기 위한 수단으로서 도면을 사용하는 방법이 생산현장에서 많이 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 정투영 과정에서 정보 손실이 발생하기 때문에 3차원 후보 요소의 빈번한 조합 탐색 및 복잡한 기하 연산을 필요로 한다. 특히 , 이면도로부터 복원과정은 면도의 생략으로 인하여 수많은 허요소를 생성한다. 본 논문은 효율적인 허요소 축소를 통하여 이면도로부터 다면체를 바르게 복원하는 이단계 알고리즘을 제안한다. 1 단계에서는 이면도와의 정합성에 필수적인 최소한의 3차원 후보요소를 생성한후 , 정투영시 이면도와 일치하는 부분 물체를 복원한다. 2단계에서는 부분 물체에 직교면을 덧붙임으로써 기하학적으로 타당한 완전 물체를 복원한다. 실험결과를 통하여 제안방법이 기존 방법들에 비해 적은 수의 3차원 후보 요소를 생성시키면서 이면도로로부터 3차원 물체를 빠르게 생성하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.452-454
• /
• 1998

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.254-261
• /
• 1995

지금까지 솔리드의 인식이나 복원 문제는 단면이나 삼면도에서의 다면체에 관한 것들이 대부분이다. 본 연구에서는 2면도로 표현된 도면을 이용하여 3차윈 솔리드 모델로 자동 복원하는 알고리즘의 제안으로, 주어진 2면도를 해석하고 이 2면도를 만족하면서 물체의 구성 조건에 모순되지 않는 입체 모델을 생성하는 방법에 관해서 논한다. 본 논문의 특징은, 첫째 두 면도간의 정합성을 고려하는 규칙(rule)을 도입하여 후보면의 수를 줄이고, 둘째, 면의 combinatorial search과정에서 면의 결정 규칙을 도입하여 탐색 후보면을 솔리드 생성에 사용되는 면과 사용하지 않는 허물체 요소로 미리 구분하는 과정을 통해 탐색 공간의 축소와 탐색 시간의 효율화를 이루는 것이다. 실험을 통하여 이 방법에 대한 유효성과 타당성을 확인한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.79-87
• /
• 2000

In this paper we present a face recognition and face detection algorithm in MPEG compressed video. The proposed method consists three stage of processing steps. The first step is to produce a spatially reduced DC image form MPEG compressed video for processing. And the second step is face detection on reduced DC image. Finally, the last step is face recognition on partially extracted compressed frames which contain the detected faces. The spatially reduced DC image is produced from two dimensional inverse DCT of the DC coefficient and the first two AC coefficients. The face detection is performed on DC image and face recognition is performed on one extracted frame per GOP by using the K-L transform. In order to evaluate the proposed method, we carried out experiments on video database. The experiment results show the proposed method is very efficient and helpful for target tasks.