• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.16 no.3
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• pp.96-101
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• 2015

A tongue coating evaluation method for WTCI(Winkel Tongue Coating Index) is proposed in this paper, which is used as the diagnostic criteria in the tongue diagnosis. This method uses the color channel analysis and tongue coating extraction from the ultraviolet tongue image. Proposed method analyzes the histogram distribution of the respective color channel for extracting a tongue coating, and performs the verification test from the selected color channel in the tongue coating extraction. Also, Objectivity of the tongue diagnostic criteria is verified by the artificial sample and real-tongue image experiments. In order to evaluate the performance of the proposed Computerized Assistant WTCI Evaluation method, after verifying a measurement accuracy by using the artificial sample images, and applying to the various real-tongue image of subjects. As a result, the proposed WTCI method is very successful.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.988-992
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• 2006

본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.3
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• pp.97-102
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• 2008

In this paper we propose an object-based image retrieval method using spatial color model and feature points registration method for an effective color query detection. The proposed method in other to overcome disadvantages of existing color histogram methods and then this method is use the HMMD model and rough set in order to segment and detect the wanted image parts as a real time without the user's manufacturing in the database image and query image. Here, we select candidate regions in the similarity between the query image and database image. And we use SIFT registration methods in the selected region for object retrieving. The experimental results show that the proposed method is more satisfactory detection radio than conventional method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.5
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• pp.16-22
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• 2011

This paper presents the multi-object tracking approach using the background difference and particle filtering by monte carlo sampling. We apply particle filters based on probabilistic importance sampling to multi-object independently. We formulate the object observation model by the histogram distribution using color information and the object dynaminc model for the object motion information. Our approach does not increase computational complexity and derive stable performance. We implement the whole Bayesian maximum likelihood framework and describes robust methods coping with the real-world object tracking situation by the observation and transition model.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.7
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• pp.837-846
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• 2012

This paper presents a watermarking scheme based on the perspective distance for the secure mash-up service. The proposed scheme embeds the watermark of the location information of satellite image and the user information using edge color histogram, which is dissimilar to general digital image. Therefore, this scheme can trace the illegal distributor and can protect private information of user through the watermarking scheme that is adaptive to satellite image. Experimental results verified that our scheme has the invisibility and also the robustness against geometric attacks of rotation and translation.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.33-40
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• 1998

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2595-2597
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• 2002

오늘날 많은 디지털 저장 매체의 발달로 방대한 양의 영상 데이터가 데이터베이스화 되고 있으며 이러한 데이터베이스에서 필요한 영상 데이터론 효율적으로 검색하는 방범이 중요한 문제로 대두되고 있다. 현재 영상의 색상, 형태 및 질감 특성을 사용하여 다양한 영상 검색 방법이 제안되고 있으며 본 연구에선 이중 질감을 특징으로 하는 Gator 특징 벡터를 사용하고자 한다. 즉, 영상의 인터레스트 포인트를 찾아내어 그 점에서 Gabor 웨이블릿을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 VQ를 기반으로 한 히스토그램 인터섹션 방법을 이용하여 영상 검색을 한다. 기존의 Gator 웨이블릿 방법은 영상의 회전에 대해 잘 동작하지 못하는 단점을 가지고 있으며 이는 회전 영상에 대한 검색율 저하에 크게 작용한다. 이 문제를 해결하고자 본 논문에선 회전 불변 Gabor 필터를 이용한 영상 검색 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.913-915
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• 2005

임의의 영상에서 얼굴을 검출하는 것은 얼굴을 인식하는데 있어서 선행되어야 할 필수과정이다. 본 논문은 조명의 변화가 심한 컬러영상에서 얼굴을 검출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 기존의 기하학적 밝기분포 마스크만을 사용한 방법이 조명 변화에 취약한 단점을 보완하는데 중점을 두었다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization : HE)와 감마 크기 보정 (Gamma Intensity Correction : GIC) 방법을 이용해서 조명에 대한 간섭을 줄인 후, 영상 전체에서 피부 영역을 추출하고 이어서 눈 후보들을 검출한다. 검출된 눈 후보들로부터 기하학적 밝기분포 마스크를 적용하여 효과적으로 얼굴 후보들을 찾을 수 있고, 이렇게 찾아진 얼굴 후보들은 주성분분석법(Principal Component Analysis : PCA)를 이용해서 얼굴인지 여부를 판별하게 된다. 본 알고리즘은 조명 밝기 등으로 인해 검출률이 떨어졌던 단점을 보완할 수 있었고, 향후 얼굴 검출 분야에 있어서도 활용 가치가 있을 것으로 생각된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.181-186
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• 2014

The paper proposes a new method of segmentation-based feature extraction to improve performance in pedestrian upper-body detection. General pedestrian detectors that use local features are often plagued by false positives due to the locality. Color information of multi parts of the upper body is utilized in figure-ground segmentation scheme to extract an salient, "global" shape feature capable of reducing the false positives. The performance of the multi-part color segmentation-based feature is evaluated by changing color spaces and the parameters of color histogram. The experimental result from an upper-body dataset shows that the proposed feature is effective in reducing the false positives of local feature-based detectors.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.2
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• pp.292-298
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• 2022

There is a limit to improving the image quality through global processing of images taken under backlighting because too bright and dark parts are mixed in one scene. This paper introduces a method to improve the quality of a photo by making two virtual images that improve the dark and bright areas of a backlit photo, and fusing them with the original image into a Laplacian pyramid. The proposed method reduces the computational burden by using histogram stretching and gamma transformation that can be simplified with LUT when creating the two virtual images. In addition, in order to obtain a color-enhanced image, contrast conversion was performed only on the luminance using the HSV coordinate system. The proposed technique showed its effectiveness by calculating several NIQA indicators using standard image data sets.