• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2008.03a
• /
• pp.59-62
• /
• 2008

고해상도 위성영상의 관측시, 위성센서는 보통 지표면으로부터 어느정도의 기울기를 갖는 상태에서 촬영이 되기 때문에 영상 내에서 건물은 지표면에 누워있는 형태로 나타나게 된다. 때문에 건물의 옆벽면 및 지붕에 의해 지표의 일부가 가려지게 되는데 이를 건물에 의한 폐색영역이라 한다. 이러한 폐색영역은 건물의 기복오차가 제거된 정사영상에서는 검게 비어있는 상태로 남게 되며 시각적으로나 영상판독시 불편을 초래하여 위성영상을 베이스 맵으로 사용하기 어렵게 하는 요인이 된다. 이러한 폐색영역을 보정하기 위해서는 일반적으로 동일 영역에 대한 두 장 이상의 영상을 이용하여 폐색 지역을 채워넣는 작업을 수행하나, 이 방법은 위성영상 구입 및 처리 비용에 대한 부담이 커 실제로 자주 사용되지 못 한다. 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상의 건물에 의한 폐색영역에, 주변 화소값들의 분광 및 기하학적 특성을 이용하여 복원하는 기술인 inpainting 기법을 적용하여 그 보정 결과를 평가하고 활용 가능성을 검증해보고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.320-322
• /
• 2008

본 논문에서는 조명의 변화에 강건한 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 영상내의 조명 성분을 줄이기 위하여 컬러 일관성(color constancy) 알고리즘 중 Simplified Horn 기법을 적용한 후 색 정보를 이용하여 얼굴 후보영역을 결정한다. 이렇게 결정된 얼굴 후보영역 중 얼굴영역과 헤어영역의 여러 기하학적인 정보를 이용하여 실제 얼굴 영역을 판단한다. 제안한 알고리즘은 다양한 조명 성분을 갖는 여러 영상에서 테스트 되었으며 높은 검출률을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2006.11a
• /
• pp.199-202
• /
• 2006

본 논문에서는 적응적 관심윈도우에 기반한 세포영상 세그먼테이션 기법을 제안한다. 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우를 생성하고, 초기 관심윈도우를 쿼드-트리 분할을 통해 실제 관심영역과 유사한 크기가 될 때까지 축소한다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리시간을 줄일 수 있다. 그리고 세그먼테이션과 관심영역의 분리를 위한 영역 병합 및 제거를 수행하여 최종적으로 정밀한 관심영역을 얻어낸다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 세그먼테이션 결과를 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.11a
• /
• pp.633-636
• /
• 2002

기존에 얼굴인식이나 얼굴영역을 추출하는 방법들은 대부분 얼굴의 외곽선은 고려하지 않은 상태에서 얼굴의 특징인 눈, 코, 입 부분만을 추출하는 경우가 많아 정확한 얼굴을 추출하기가 어려웠다. 본 논문에서는 얼굴의 색상과 영역분할 기법(Region Segmentation technique)을 함께 사용해서 얼굴부분과 얼굴의 특징을 추출하여 보다 정확한 얼굴 부분을 분할하고자 한다. 얼굴추출방법을 대표색상 추출과정과 실제 영역을 분할하여 얼굴부분을 추출하는 과정으로 나누어 히스토그램을 이용하여 대표색상을 추출한 후, 영역분할 기법을 이용하여 대표색상을 포함하고 있는 영역에 대해 얼굴이라는 가정을 배제하고, 이미지들을 객체(Object)화 하여 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2004.05b
• /
• pp.234-238
• /
• 2004

본 논문에서는 명암도 정보와 제안된 퍼지 이진화을 이용하여 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에서는 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하석 차량 번호판의 영역을 이진화하고 이진화된 차량 영역판에 대해서 히스토그램 방법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었고 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 개별 코드를 추출하는 것이 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.228-230
• /
• 2008

본 논문은 영상 내의 얼굴에 존재하는 기하학적 정보에 기반한 얼굴 검출을 제안한다. 영상안에 존재하는 피부색 영역과 헤어색 영역을 이용하여 얼굴과 헤어의 후보영역을 생성한다. 그 후 이러한 영역들의 기하학적인 정보를 이용하여 여러 얼굴 후보영역들 중 실제 얼굴 영역을 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 성능을 평가하였으며 실험결과 대부분의 영상에서 높은 검출률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.454-455
• /
• 2012

깊이 카메라에서 입력 받은 사용자의 얼굴 데이터에 morphable 모델을 fitting하여 실제 얼굴과 가까운 3D 얼굴 모델을 생성하기 위해서는 먼저 깊이 영상으로부터의 정확한 얼굴 영역 추출이 필요하다. 이를 위해 얼굴의 특징점을 기반으로 얼굴 영역 추출을 시도한다. 먼저 원본 깊이 영상을 보정하고, 컬러 영상으로부터 얼굴과 눈, 코의 영역을 탐색한 후 이를 깊이 영상에 대응시켜 눈, 코, 턱의 3차원 위치를 계산한다. 이렇게 결정된 얼굴의 주요 특징점들을 시작으로 영역을 확장함으로써 영상의 배경으로부터 얼굴 영역을 분리한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.265-277
• /
• 2000

무선 자원의 효율적인 이용을 위해 제안된 마이크로셀 환경에서는 이동단말의 잦은 서비스 영역 변경이라는 문제점이 존재한다. 마이크로셀 환경을 고려한 고정 영역 기반 위치 관리 방식은 핑퐁현상(pingpong effect)이 발생할 경우 잦은 위치 등록의 문제점을 보이며 이동 거리 기반 위치 관리 기법은 이동성 관리는 효율적인 반면에 지나친 위치 정보의 유지 필요성으로 인해 실제 구현에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 위치 영역의 경계에서만 논리 영역이란 개념을 적용함으로써 고정 영역 기반 위치 관리 기법의 장점은 글대로 이용하면서, 보다 적은 양의 위치 정보로도 이동 거리 기반 위치 관리 방식과 비슷한 위치관리비용만이 소요되는 새로운 위치 관리 방안을 제안하고 모의 실험을 통해 그 효율성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.10a
• /
• pp.268-272
• /
• 2009

본 논문에서는 형태가 왜곡되지 않은 균열뿐만 아니라, 잡음과 유사한 미세 균열까지 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 균열 검출 방법은 콘크리트 슬래브 표면의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 추출한 후, 추출한 후보 균열 영역에 SOM 기법을 적용하여 1차적으로 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 후보 균열 영역에서 밀도 정보를 이용하여 2차적으로 세부적인 잡음 영역을 제거하여 최종적으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 다양한 콘크리트 균열 영상에서 기존의 균열 추출 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2005.11a
• /
• pp.201-204
• /
• 2005

동영상에서 얼굴을 인식하는 기술은 Eigen-Face를 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법 등과 같이 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 하지만 이들 기법들이 모두 동영상에서 얼굴영역을 검출했을지는 모르지만 얼굴영역이 영상에서 차지하는 위치와 크기를 일정하게 제한하고 있다. 그 중에서 입력되는 영상이 촬영 도구로부터 제한된 거리에서 촬영되어 얻어 지거나 실험을 통해 얻어진 영상을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 하지만 실제 다양한 응용분야에서 얼굴영역 검출 기술을 이용하기 위해서는 이러한 제한된 입력 영상뿐만이 아니라 어떠한 환경에서의 입력 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있어야 한다. 본 논문은 근거리뿐만이 아니라 원거리에서 획득한 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있으며, 얼굴의 특징 추출과 예측기법을 통하여 보다 향상된 얼굴영역 검출을 할 수 있다. 움직임 정보와 얼굴색상정보를 이용하여 8x8블록을 만들고 이런 블록 정보들을 특정한 규칙에 적용함으로써 얼굴영역을 후보를 검출하게 된다. 그리고 후보 얼굴영역의 고유한 특징들을 추출하고 칼만 필터를 적용한 예측기법을 통하여 얼굴영역 판단하게 된다.