• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.173-179
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• 2012

본 논문에서는 자동차 번호판을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 자동차 번호판은 사각형 모양이므로 우리의 방법은 기본적으로 입력 영상에서 사각형을 추출하는 방법이 된다. 번호판을 검출하기 위해, 먼저 입력영상의 콘트라스트를 향상시키고, 그 후 LSD(Line segment detector) 기법을 사용하여 영상내의 선을 검출하고, 이 선 정보로 부터 사각형들을 추출 한다. 이 사각형들은 번호판 후보들이 되고, 이로부터 번호판이 검출된다. 이중에서 본 연구가 제안하는 부분은 사각형 추출방법으로서, 이 방법은 3단계로 구성된다: (1) 먼저, LSD에 의해 얻어진 선으로부터 꼭짓점들을 추출한다; (2) 구해진 꼭짓점들을 사용하여 사각형의 대각선을 검출한다; (3) 그 후, 대각선 정보를 이용하여 사각형을 추출해 낸다. 최종적으로 번호판 특성과 사각형 내부 정보를 이용하여 이 사각형들로부터 번호판이 선택된다. 100장의 자동차 영상을 촬영하여 실험한 결과 94%의 검출율을 달성하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.538-545
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• 2011

최근, 인터넷에 다양한 컨텐츠가 있으며, 특히 만화영상은 인기 있는 디지털 컨텐츠 중의 하나이다. 이러한 만화영상은 대부분 스캐너에 의해 스캔되며, 크기, 기울기, 경계선 부분의 여백 등이 정규화되어 있지 않다. 이와 같은 정규화 과정은 만화영상 분석에서 매우 중요한 단계로, 만화영상의 외곽 경계사각형을 검출하는 방법으로 정규화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 그래디언트 라돈 변환을 사용하여 만화영상에서 외곽의 경계사각형을 검출하는 방법을 제안한다. 만화영상에서 경계 사각형의 변의 후보인 선분을 검출하기 위하여 그래디언트 정보를 이용한 라돈 변환을 적용하고, 후보 선분과 지역 히스토그램을 이용하여 최종 외곽의 경계사각형 검출하였다. 제안 방법으로 만화 영상에서 효과적으로 외곽의 경계사각형을 검출함을 실험으로 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.410-412
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• 2021

본 논문은 객체와 배경 히스토그램을 활용한 개선된 보행자 검출 방식을 제안하고 있다. HOG & SVM 알고리즘을 통해 검출한 객체는 사각형 형태로 검출된다. 사각형 영역 안에는 배경과 객체의 영역이 혼합되어있다. 배경을 제외한 객체의 영역만을 검출한다면 객체 관련 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 검출된 사각형의 크기를 객체의 크기에 맞게 x-y축 투영 알고리즘을 사용하여 재조정한다. 그리고 나서 재조정 된 사각형 내의 객체에 대한 히스토그램을 바탕으로 배경과 객체를 구분하여 개선된 객체를 검출한다. 검출한 객체와 원본의 객체를 비교하는 신뢰성 평가인 정밀도와 재현율의 평균값이 각각 97.9%와 90%를 보이고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.129-132
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• 2006

본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거래법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.97-107
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• 2006

본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었고 입력 영상에 11개의 마커가 있는 경우에 초당 11.1 프레임의 수행 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.923-933
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• 2007

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.550-554
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• 2005

본 논문에서는 블럽을 사용해서 다수의 자동차 후면의 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 번호판의 문자와 배경사이의 명암도 차이를 이용하여, 입력 영상의 모든 블럽을 찾고, 찾아낸 블럽을 둘러싸는 최소의 사각형들을 구한다. 이 사각형들 중에서 일련의 경향성을 갖는 블럽 그룹을 찾는다. 찾아난 블럽 그룹이 자동차 번호판인지 아닌지를 SVM을 이용하여 확인한다. 적응적 이진화를 제외한 전처리작업을 하지 않았음에도 불구하고 번호판 검출률은 매우 높았으며, 번호판을 검출하는데 걸리는 시간도 길지 않았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.191-198
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• 2007

본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.367-370
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• 2009

증강현실에서 자연스럽고 인간 친화적인 인터페이스로는 비전 기반의 손동작을 이용한 인터페이스가 가장 각광받고 있다. 그러나 복잡한 배경에서 손을 찾고 손동작을 인식하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 배경에 살색을 가진 물체가 많이 있다면 이 문제는 더욱 해결하기 어려워진다. 이 논문은 손 영역을 정확하게 검출 하는 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기본적으로 손과 팔을 포함하는 영역이 다른 피부색 영역과 다른 밝기를 가지고 있다고 가정한다. 구체적으로 제안하는 방법은 밝기 차이를 이용하여 피부색 영역으로부터 손과 팔을 포함하는 영역을 검출한다. 본 논문에서는 밝기 차이를 구분하는 방법으로 �o지(edge) 영상을 이용한다. 그 다음 손과 팔의 기하학적 특징을 이용하여 손목을 찾고 손을 포함하는 사각형 영역을 검출한다. 마지막으로 사각형 영역으로부터 손을 찾아낸다. 손을 찾는 방법 또한 약간 다르지만 비슷한 밝기 기반의 추출 방법을 사용한다. 우리는 간단한 손동작 기반의 증강현실 인터페이스를 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증한다.