• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.639-641
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• 2012

People detection using HOG linear SVM classification has been successfully applied. Also, HOG combined with LBP, which reflects texture informations, shows improved performance. In this paper, we analyze various gamma correction methods. We also analyze results obtained using HOG+LBP methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2717-2719
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• 2000

사용자의 의도를 파악하는 여러 가지 행동양식 중에서 우리가 관심을 두고 있는 시스템은 사람의 눈 움직임 검출을 이용한 시스템이다. 사람의 눈 움직임에 대한 검출과 추적이 가능하다면 그 적용 분야는 매우 광범위하다. 예를 들면, 일반인들의 컴퓨터 조작을 더 편리하게 할 수도 있고 손을 사용할 수 없는 장애인들의 의사소통이나 정보교환의 한 방법으로 사용될 수 있다. 또한 사람들이 대부분의 정보를 시각적인 면으로 획득한다는 것을 감안할 때 원격 작업의 모니터링과 같은 여러 산업부분이나 군사부분과 같은 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 눈의 특징점들을 검출하고 추적하기 위해서 홍채 모델을 설정하고 그 모델이 카메라를 통해 받아들여지는 입력 영상과 일치시키는 과정으로, 카메라의 입력 영상에서 3가지의 기본 영상을 추출하고 모델의 매칭 정도를 판단할 수 있는 매칭 함수를 규정하고 그 함수들을 통하여 홍채 모델을 일치시키는 알고리즘을 제안하고 그 타당성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.343-344
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• 2021

최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.547-552
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• 2002

본 논문에서는 다수의 사람이 존재하는 입력영상에서 입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자의 클로즈업(close-up) 시스템을 구현한다. 칼라 CCD 카메라를 통해 입력되는 동영상에서 화자를 검출한 후 입술 움직임 정보를 이용하여 다른 한 대의 카메라로 화자를 클로즈업한다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역 변화량을 이용하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라를 사용하였으며, RS-232C 시리얼 포트를 이용하여 카메라를 제어한다. 실험결과 3인 이상의 입력 동영상에서 정확하게 화자를 검출할 수 있으며, 움직이는 화자의 얼굴 트레킹이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.858-860
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• 2016

최근 스포츠와 ICT 기술의 융합으로 스크린 스포츠라는 분야가 등장하였고, 스포츠 클라이밍도 스크린 스포츠로 구현하려는 시도가 이루어지고 있다. 이를 위해서는 실내 인공암벽에서 등반자의 모습을 추적해야 하는데, 이에 앞서 사람의 영역을 검출할 필요가 있다. 사람의 영역을 검출하는 데에는 키넥트를 이용하는데, 스켈레톤 정보와 영상 정보를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 영상을 사용하여 등반자의 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실내 인공암벽 환경에서는 등반자 이외에 주변환경의 변화가 없으므로 등반자의 영역 검출을 위해 차영상을 적용한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.157-163
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• 2013

In this paper, we propose a human detection technique using thermal imaging camera. The proposed method is useful at night or rainy weather where a visible light imaging cameras is not able to detect human activities. Under the observation that a human is usually brighter than the background in the thermal images, we estimate the preliminary human regions using the statistical confidence measures in the gray-level, brightness histogram. Afterwards, we applied Gaussian filtering and blob labeling techniques to remove the unwanted noise, and gather the scattered of the pixel distributions and the center of gravities of the blobs. In the final step, we exploit the aspect ratio and the area on the unified object region as well as a number of the principal components extracted from the object region images to determine if the detected object is a human. The experimental results show that the proposed method is effective in environments where visible light cameras are not applicable.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.5
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• pp.39-46
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• 2007

Research on human identification in ubiquitous environment has recently attracted a lot of attention. As one of those research, gait recognition is an efficient method of human identification using physical features of a walking person at a distance. In this paper, we present a human shape extraction and tracking for gait recognition using geodesic active contour models(GACMs) combined with mean shift algorithm The active contour models (ACMs) are very effective to deal with the non-rigid object because of its elastic property. However, they have the limitation that their performance is mainly dependent on the initial curve. To overcome this problem, we combine the mean shift algorithm with the traditional GACMs. The main idea is very simple. Before evolving using level set method, the initial curve in each frame is re-localized near the human region and is resized enough to include the targe region. This mechanism allows for reducing the number of iterations and for handling the large object motion. The proposed system is composed of human region detection and human shape tracking modules. In the human region detection module, the silhouette of a walking person is extracted by background subtraction and morphologic operation. Then human shape are correctly obtained by the GACMs with mean shift algorithm. In experimental results, the proposed method show that it is extracted and tracked efficiently accurate shape for gait recognition.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.5
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• pp.137-151
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• 2014

This paper proposes a method of detecting object of interest(OOI) in general natural images. OOI is subjectively estimated by human in images. The vision of human, in general, might focus on OOI. As the first step for automatic detection of OOI, candidate regions of OOI are detected by using a saliency map based on the human visual perception. A saliency map locates an approximate OOI, but there is a problem that they are not accurately segmented. In order to address this problem, in the second step, an exact object region is automatically detected by combining graph-based image segmentation and skeletonization. In this paper, we calculate the precision, recall and accuracy to compare the performance of the proposed method to existing methods. In experimental results, the proposed method has achieved better performance than existing methods by reducing the problems such as under detection and over detection.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2111-2112
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• 2006

얼굴 영상에서 사람의 눈을 검출하는 것은 얼굴 인식의 전체적인 성능을 좌우하는 매우 중요한 사항이다. 눈 검출은 얼굴 영상의 특징이 변하기 때문에 항상 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 어려우며, 또한 실시간 얼굴 인식에 응용되기 위해서는 빠른 연산 시간도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 새로운 눈 검출 방법을 제안하다. 첫째, Ada-Boosting 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 검출한다. 둘째, Intensity valley와 edge 정보를 사용하여 얼굴 영상의 회전(Rotation in plane)을 보상한다. 셋째, Intensity edge정보를 사용하여 두 눈의 수직, 수평라인을 검출한다. 넷째, 일반적인 (generic) 사람 눈의 패턴을 이용하여 고안된 Filter로 두 눈의 위치를 검출한다. 본 논문을 통하여 새로 제안된 알고리즘에 대한 논의와 실험 결과를 통해 새로운 알고리즘이 눈 검출에 적합함을 제시한다.

• The Journal of the Korean Society for Microbiology
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• v.16 no.1
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• pp.39-48
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• 1981

A direct complement fixation test supplemented with procomplementary porcine serum was studied using anticomplementary human, rabbit and bovine serum against Mycobacterium tuberculosis. Procomplementary activity of porcine serum varied with porcine individual and affected by anticomplementary antiserum. The procomplementary titre of porcine serum against rabbit, human and bovine serum ranged from 1:5 to 1:40. By means of complement fixation test supplemented by porcine serum, the specific complement-fixing antibody to both tuberculopolysaccharide and/or tuberculoprotein antigen was readily differentiated from the anticomplementary antibody titre.