Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.300-301
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2011
본 논문에서는 Local Binary Pattern(LBP)과 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 실제 상황에서 촬영된 얼굴영상에는 다양한 조명의 변화와 부분적인 가려짐의 영향을 크게 받기 때문에 실제 상황에서의 적용에 어려움이 있다. 따라서 기존의 LBP만을 이용한 얼굴 인식 방법은 좋은 성능을 보여주지 못한다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 LBP와 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안하였다. 제안된 얼굴 인식 방법이 기존의 LBP만을 사용한 얼굴 인식에 비해서 PF07 Database에서 약 7%의 성능향상이 이루어졌음을 실험을 통해서 보여주고 있다.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
Park, Sung-Gon;Choi, Youn-Ho;Cho, Nae-Su;Im, Sung-Woon;Kwon, Woo-Hyun
Proceedings of the IEEK Conference
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2009.05a
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pp.231-233
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2009
The object recognition is one of the major computer vision fields. The object recognition using features(SIFT) is finding common features in input images and query images. But the object recognition using feature methods has suffered of difficulties due to heavy calculations when resizing input images and query images. In this paper, we focused on speed up finding features in the images. we proposed method using block segmentation and histogram. Block segmentation used diving input image and than histogram decided correlation between each 1]lock and query image. This paper has confirmed that tile matching time reduced for object recognition since reducing block.
Due to the significant computation of full search in motion estimation, extensive research in fast motion estimation algorithms has been carried out. However, most of the algorithms have the degradation in predicted images compared with the full search algorithm. To reduce an amount of significant computation while keeping the same prediction quality of the full search, we propose a fast block-matching algorithm based on gradient magnitude of reference block without any degradation of predicted image. By using Taylor series expansion, we show that the block matching errors between reference block and candidate block are proportional to the gradient magnitude of matching block. With the derived result, we propose fast full search algorithm with adaptively determined scan direction in the block matching. Experimentally, our proposed algorithm is very efficient in terms of computational speedup and has the smallest computation among all the conventional full search algorithms. Therefore, our algorithm is useful in VLSI implementation of video encoder requiring real-time application.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.10
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pp.874-880
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2002
A number of techniques have been proposed for 3D display using view-difference of two eyes. These methods do not express enough reality like real world. The display images have to change according to the position of a viewer to improve reality. In this paper, we present an approach for generating intermediate image between two different view images by applying new image interpolation algorithm The interpolation algorithm is designed to cope with complex shapes. The proposed image interpolation algorithm generates rotated image about vertical axes by any angle from base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an view-angle difference of $3^{\circ}C$, $5.5^{\circ}C$, $^{\circ}C$, $22^{\circ}C$, and $45^{\circ}C$. The proposed into mediate image generation method uses the geometric analysis of image and depth information through the block-based matching method.
The development of a new experimental method is required to easily observe the growth behavior of fatigue cracks. To satisfy the requirement, an image processing technique was introduced to fatigue testing. The length of surface fatigue crack could be successfully measured by the image processing system. At first, the image data of cracks were stored into the computer while the cyclic loading was interrupted. After testing, crack length was determined using image processing software which was developed by ourselves. Block matching method was applied to the detection of surface fatigue cracks. By comparing the data measured by image processing system with the data measured by manual measurement with a microscope, the effectiveness of the image processing system was established. If the proposed method is used to monitor and observe the crack growth behavior automatically, the time and efforts for fatigue test could be dramatically reduced.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.13-16
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1998
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에 변이를 각 방향에서의 경계값의 크기에 반비례한 정도로 평활화하는 반복적 블록 매칭 방식을 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 IVR(Intermediate View Reconstruction)을 수행하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 occlusion 영역에서의 좌우 영상중 한 영상에서 외삽법(extrapolation)을 택하였다. 이 알고리즘으로 영상의 smooth 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하였고, 경계부분에서는 평활화방식에서 흔히 발생하는 oversmoothing 문제를 해결하였다. 또한 IVR에서는 다른 알고리즘에 비해 영상의 경계 부분을 살리며, occlusion 영역을 잘 보존하는 특성을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.262-264
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2006
지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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