• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.383-385
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• 2011

본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저함이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저함 추출을 하였다. 도한 시간 현저함 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.269-270
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• 2006

내용 기반 영상검색을 위한 효과적 특징 추출 방법에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 물체의 크기에 강인한 영상검색을 위한 색상 특징정보와 상관관계를 이용한 RGB 칼라 검색 기법을 제안하였다. R, G, B 영상을 각 칼라 R, G, B 크기 순으로 배열한 후 칼라 R, G, B 간의 분산 차이를 특징 벡터로 사용하였다. 그리고 각 계산된 분산차를 3개의 구역으로 표본화여 재배열하였다. 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 기존의 칼라 히스토그램, CCV, 칼라 코렐로그램 보다 검색 성능이 더 향상됨을 보였다.

• 정보와 통신
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• 제31권3호
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• pp.46-53
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• 2014

사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.327-328
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• 2020

본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.53-62
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• 2004

인간과 컴퓨터간의 상호작용에 있어서 감정처리는 매우 중요한 부결이다. 특히, 비디오 정보처리에 있어서 사용자의 감정을 처리할 수 있다면 비디오 검색이나 요약본 추출 등 다양한 응용분야에 활용이 가능하다. 비디오 데이터로부터 이러한 감정 처리를 하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 표현하고, 검출하는 것이 필요하다. 쉽게 추출이 가능한 색상이나 모션 등의 저급 특징들로부터 고급 개념인 감정을 검출하는 것은 매우 어려운 일이지만, 감정에 관련된 여러 장면으로부터 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 같은 통계적인 분석을 통해 감정에 관련된 특징들을 검출하는 것은 가능하다. 본 논문에서는 색상, 모션 및 셧 길이 정보로부터 감정과의 관련된 특징을 표현하고 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 특징을 사용하여 감정 검출에 관련된 실험을 한 결과 바람직한 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5A호
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• pp.375-387
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• 2012

본 연구에서는 움직이는 CCD 카메라로부터 입력된 영상에서 색상 및 질감 성분을 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 초기 영상에서 추적하고자 하는 객체를 선택하면 이를 타깃 파티클로 결정하고, 타깃 파티클로 부터 추적을 위한 초기 상태가 모델링 된다. 이후 프레임부터 N개의 파티클들이 랜덤 분포로 생성되고 각 파티클로 부터 질감 정보인 로컬 CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns)모델과 색상 분포 모델이 특징 모델로 사용된다. 각 특징 모델에 대해 바타차리야 (Bhattacharyya) 거리를 사용하여 각 파티클과 타깃 파티클 간의 특징 관측 우도(likelihood)를 구하고 이를 각 파티클의 가중치로 설정 한다. 각 파티클의 가중치를 기반으로 가중치가 가장 높은 파티클을 새로운 타깃으로 설정하고, 각 파티클들을 재 샘플링 한다. 본 실험결과에서는 여러 가지 특징을 조합하여 실험을 하였고, 그 결과 색상 분포 모델과 로컬 CS-LBP를 조합했을 때 추적 성능이 가장 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.423-431
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• 2009

영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.106-108
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• 2004

이미지의 유사도나 의미분석을 위해 주요 특징벡터인 색상, 경계선, 질감 등의 연구와 이들을 이미지 전역구간 및 관심영역에 적용하기 위해 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 특징벡터의 분할 방법을 유동적, 또는 크게 할 경우 알고리즘 복잡화로 인해 추출 및 검색시간과 오버헤드가 증가하게 되고, 적게할 경우 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문은 색상 및 경계선 벡터를 사분트리 분할 인덱스 구조로 데이터 베이스에 저장하고, 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이미지 전역구간을 사분노드로 분할하고, 관심영역의 색상정보를 비교하고, 추출된 전역적 경계분포 순위계수와 비교 알고리즘을 이용하여 이미지에 분포된 객체의 위치정보를 검색함으로써, 검색속도 및 정확성을 개선하였다

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권1호
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• pp.25-31
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• 2006

본 연구에서 기존 얼굴추출과 인식의 단점을 색상정보와 KLT를 이용하여 극복하고 얼굴 전체를 특징으로 하는 방법을 제안하였다. 얼굴의 특징은 KLT를 이용하는 PCA(Principal Component Analysis) 주성분 분석방법을 통해 중요한 정보만 추출하였다. 색상정보와 KLT를 이용한 얼굴인식의 방법을 제안함으로써 색상정보를 가진 다양한 크기와 각도의 얼굴에 대하여 90%이상의 인식 효율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.48-53
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• 2001

인터넷 환경의 급속한 성장과 더불어 기존의 텍스트 정보들이 다양한 형태의 멀티미디어 정보(소리, 이미지, 동영상 등)로 대체되었다. 이로 인해 멀티미디어 정보검색의 필요성이 대두되기 시작했다. 멀티미디어 정보검색 중 이미지검색은 크게 주석기반과 특징기반 (color, shape, texture 등) 검색으로 나눌 수 있다. 본 고는 이미지 검색 중 전처리에 해당하는 색상어 질의처리의 한 방법을 제안한다. 즉, 사용자에게 익숙한 자연어 질의로부터 이미지의 특징에 해당하는 색상 정보와 주석에 해당하는 키워드 정보를 중심어 후위원칙기반으로 파싱트리를 구성한 후, 후위순회방식에 의해 불리언 검색을 수행하는 방법을 제안한다.