• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.147-148
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• 2017

본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.285-289
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• 2003

본 논문은 컬러 입력 영상에서 검출된 얼굴 영역 내의 홀(hole)들간의 기하학적 구조를 이용하여 포즈를 추정하는 방법을 제시한다. 얼굴 영역 검출에서는 특징값 기반의 알고리즘 중 피부색 분포를 이용하는 방법을 적용하며, 이 때 발생하는 조명에 의한 열화를 제거한다. 본 논문에서는 TSL 색상 모델을 사용하고, 조명에 의해 너무 밝게 표현되는 부분의 피부값을 조정함으로써 조명에 대한 보정을 실시한다. 그런 다음, 얼굴 영역 안에서 찾은 홀을 피부영역이 아닌 얼굴 구성요소(양눈, 입)로 가정하여, 후보 구성요소들의 기하학적 구조를 이용해 다양한 포즈의 입력 영상에 대한 포즈를 추정한다. 추정된 값은 향후 다양한 포즈에 대한 특징점 추출이나 얼굴 인식에 활용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.975-981
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• 2007

본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 기법을 제한한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 또한 점의 효율적인 분포를 위해 재귀적인 Wang Tile을 이용한다. 점묘의 색상구성은 명암의 단계별로 처리된다. 이렇게 함으로써 명암표현을 위한 보색의 배치를 적절히 표현할 수 있다. 이때 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.463-467
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• 2004

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 Y $C_{r}$ , $C_{b}$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_{b-}$ $C_{g}$ 의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1461-1463
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• 2015

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.649-650
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• 2010

This paper construct the sensibility database by extracting sensibility of 28 colors based on 12 color wheel. And, after the large color values are grouped by clustering of input image using k-mean algorithm, sensibility was extracted by matching with color and database. Also, we see the color sensible psychology of child using color distribution of children in painting.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.805-808
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• 2004

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 $YC_rC_b$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_b-C_g$의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.99-102
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• 2022

실재하는 물체나 장소를 디지털 카메라나 휴대폰 카메라로 여러 장 촬영하여 얻은 2차원 이미지 데이터셋으로부터 3차원 영상을 얻기 위해서 이미지를 이루는 각 pixel의 depth 정보를 얻는 것은 필수적인 과정이다. 주어진 이미지에서 depth 정보를 얻기 위해 Shuhan Shen은 PatchMatch 알고리즘을 활용하는 것을 제안하였다. 그 이후 PatchMatch 기반의 알고리즘은 널리 사용되며 우수한 성능을 보이고 있다. PatchMatch 기반의 알고리즘을 사용해 depth를 추정하는 과정에서 depth와 법선 벡터를 Zero-mean Normalized Cross Correlation(ZNCC)를 사용해 평가한다. 하지만, ZNCC는 depth를 평가하려는 pixel의 주변 pixel들의 밝기 값 혹은 색상 값의 분포를 사용하기 때문에 밝기 값이나 색상 값의 변화가 적은 texture-less region에서는 신뢰성이 떨어진다. 본 논문에서는 이 문제를 epipolar geometry를 활용한 기하학적 정보를 이용하여 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.90-93
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• 2009

본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.