• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.570-581
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• 2001

본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.204-208
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• 2003

In this paper, a new matrix vector formulation for a wavelet-based subband decomposition is introduced. This formulation provides a means to compute a regular multi-resolution analysis over many levels of decomposition. With this approach. any single channel linear space-invariant filtering problem can be cast into a multi-channel framework. This decomposition Is applied to the linear space-invariant image restoration problem and propose a frequency-adaptive constrained least squares(CLS) filter. In the proposed filter, we use different parameters adaptively according to subband characteristics. Experimental results are presented for the proposed frequency-adaptive CLS filter These experiments show that if accurate estimates of the subband characteristics are available, the proposed frequency adaptive CLS filter provides significant improvements over the traditional single channel filter.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.6
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• pp.63-69
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• 2013

A feature-based image recognition method, using features of an object, can be performed faster than a template matching technique. Invariant feature-based panoramic image generation, an application of image recognition, requires large amount of time to match features between two images. This paper proposes a speed-up method of feature matching using feature strength information. Our algorithm extracts features in images, computes their feature strength information, and selects strong features points which are used to match the selected features. The strong features can be referred to as meaningful ones than the weak features. In the experiments, it was shown that our method speeded up over 40% of processing time than the technique without using feature strength information.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.6
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• pp.675-682
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• 2014

Prostate is only an organ of men. To diagnose the disease of the prostate, generally transrectal ultrasound(TRUS) images are used. Detecting its boundary is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noise and the short range of gray levels. In this paper a method for automatic prostate segmentation in TRUS images using Support Vector Machine(SVM) is presented. This method involves preprocessing, extracting Gabor feature, training, and prostate segmentation. The speckle reduction for preprocessing step has been achieved by using stick filter and top-hat transform has been implemented for smoothing. Gabor filter bank for extraction of rotation-invariant texture features has been implemented. SVM for training step has been used to get each feature of prostate and nonprostate. Finally, the boundary of prostate is extracted. A number of experiments are conducted to validate this method and results shows that the proposed algorithm extracted the prostate boundary with less than 10% relative to boundary provided manually by doctors.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.5
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• pp.13-20
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• 2019

Recently, object detection technology based on CNN has been actively studied. Object detection technology is used as an important technology in autonomous vehicles, intelligent image analysis, and so on. In this paper, we propose a rotation change robust object detection system by applying MI-FL (Moment Invariant-Feature Layer) to SSD (Single Shot Multibox Detector) which is one of CNN-based object detectors. First, the features of the input image are extracted based on the VGG network. Then, a total of six feature layers are applied to generate bounding boxes by predicting the location and type of object. We then use the NMS algorithm to get the bounding box that is the most likely object. Once an object bounding box has been determined, the invariant moment feature of the corresponding region is extracted using MI-FL, and stored and learned in advance. In the detection process, it is possible to detect the rotated image more robust than the conventional method by using the previously stored moment invariant feature information. The performance improvement of about 4 ~ 5% was confirmed by comparing SSD with existing SSD and MI-FL.

• The Magazine of the IEIE
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• v.21 no.10
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• pp.47-54
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• 1994

본 논문에서는 물체들의 이동(translation) 축적(scale) 그리고 회전방향(orientation)에 무관하게 물체를 인식하는 실용적인 패턴 인식 시스템을 소개한다. 이 시스템은 2진영상으로 변환하는데 필요한 임계치(threshold)의 큰 변화에도 덜 민감하다. 특징 벡터(feature vector)로 서는 Zernike 모멘트를 사용하였는데 지금까지 잘 알려진 Hu가 제안한 7개의 모멘트 불변수 (moment invariants)와 비교한다. 또한, 실용적인 기계 시각(machine vision) 시스템에 대해 세 가지 중요한 문제로서 패턴 정규화(pattern nomalization), Zernike 모멘트의 신속한 계산, 그리고 k-NN 규칙을 이용한 분류 등을 논의하였다. 실험에서는 임의의 회전 방향에서 문자들의 크기가 10x10 화소(pixel)에서 512x512 화소까지 변하는 서로 다른 크기를 가진 인쇄된 62개의 문자와 숫자 그리고 기호들을 서로 다른 임계치에서 인식하는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.101-109
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• 2002

In this paper, multiple object tracking system in a known environment is proposed. It extracts moving areas shaped on objects in video sequences and detects racks of moving objects. Color invariant co-occurrence matrices are exploited to extract the plausible object blocks and the correspondences between adjacent video frames. The measures of class separability derived from the features of co-occurrence matrices are used to improve the performance of tracking. The experimented results are presented.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11b
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• pp.969-972
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• 2002

본 논문에서는 생체측정학(Biometrics)중 홍채 패턴을 이용하여 개인 인증과 확인을 할 수 있는 알고리듬을 개발하고 구현하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인 별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이런, 홍채 특징을 이용하여, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 밝기 변화에 불변하고, 회전에 불변한 DFT 계수를 이용하였으며, correlation 계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 또한 개개인을 대표할 수 있는 기준데이터(code book)를 만들어 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.17-18
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• 2023

비지도형 도메인 적응(UDA)에 대한 최근 연구는 도메인 적응에 대한 설명 및 전이 가능한 특징을 풀어 내기 위해 적대적 학습에 의존한다. 그러나 기존 방법에는 대상 도메인의 클래스 인식(class-aware) 정보를 고려하지 않고는 잠재 공간의 구별 가능성을 완전히 보장할 수 없다는 것과 소스 및 대상 도메인의 샘플만으로는 잠재 공간에서 도메인 불변(domain- invariant) 특성을 추출하기에 부족하다는 두 가지 문제가 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 기존 알려진 UDA의 도메인 적응시 발생되는 문제를 해결하기 위해 Adversarial Discriminative Domain Adaptation(ADDA)에서 mixup을 활용해 신경망의 로버스트네스를 향상시키는 것을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.10
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• pp.1243-1251
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• 2011

This paper proposes a new vehicle model recognition using scale invariant feature transform to car's headlights image. Proposed vehicle model recognition raises the accuracy using "homogeneity" calculated from the distribution of features. In the experiment with 400 test images taken from 54 different vehicles, proposed method has 90% recognition rate and 16.45 homogeneity.