• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1052-1061
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• 2003

본 논문은 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리 시스템 개발에 대해서 기술한다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평$.$수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 SOM 알고리즘을 적용한다. 50개의 실제 차량 영상을 실험한 결과, 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB 정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다. 그리고 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 인식 방법을 이용하여 주차 관리 시스템을 개발하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.44-53
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• 2011

본 논문에서는 depth layer partition을 이용한 2D 동영상의 자동 3D 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 2D 동영상의 장면 전환점을 검출하여 각각의 프레임 그룹을 설정하여 움직임 연산 과정에서의 오류 확산을 방지하여 깊이맵(depth map) 생성과 정에서 오차를 줄여준다. 깊이정보는 두 가지 방법으로 생성되는데 하나는 영역 분할과 움직임 정보를 이용하여 깊이맵을 추출하는 것이고 다른 하나는 에지 방향성 히스토그램(edge directional histogram)을 이용하는 방법이다. 제안하는 기법에서는 객체와 배경을 분리하는 depth layer partition 과정을 수행한 후 생성된 두 개의 깊이맵을 원 영상에 최적이 되도록 병합하게 된다. 제안된 기법으로 신뢰도 높은 깊이맵과 결과 영상을 생성할 수 있다는 것을 다양한 실험 결과를 통해 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.176-190
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• 2002

차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.1-10
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• 2010

손동작을 통한 입력방법은 컴퓨터와 디지털 기기의 발전에 따라 요구되는 새로운 HCI(Human-Computer Interaction) 방법으로써 그 가능성을 가지고 있으며 이에 대한 다양한 시도가 있었다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전을 기반으로 단일 카메라를 사용하는 손 영역 검출 및 추적방법을 제시하고 이에 의한 컴퓨터 인터페이스를 제안한다. 기존에 많이 쓰이는 피부색 매치 방법에 추가하여 형태 정보를 더함으로써 손 영역 검출능력을 향상 시켰다. 이러한 형태 정보를 추출하는 방법으로써 주요 방향 에지 기술자라는 방법을 제안하였고 이는 강력하여 학습 시간 없이 한 가지 손 모델만을 사용하여 손 영역 검출을 할 수 있다. 또한 손 영역 검출과 추적하는 방법을 나누어 추적할 때는 회전에 대한 자유도를 높이도록 설계 하였다. 위 방법을 이용하여 3차원 공간에 그려지는 필기체 숫자 인식에 적용해 보았으며 분류 방법으로 DNAC 알고리즘을 사용하였다. 결과적으로 손 영역 검출은 82%의 검출률을 보였고 필기체 숫자 인식은 90%의 인식률을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.44-51
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• 2009

자연 영상에서의 텍스트 이해는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 논문에서 우리는 한국어 간판 영상으로부터 자동으로 텍스트를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 상호명의 인식을 위한 텍스트 영역의 검출 및 이진화를 포함하고 있다. 먼저 수직, 수평 방향의 에지 히스토그램을 이용하여 텍스트 영역의 정교한 검출을 수행하였다. 두 번째 단계는 검출된 텍스트 영역에 대해서 연결요소 기법을 적용하여 각각의 독립된 한 개의 문자 영역으로 분할되어지고, 마지막으로 최소 거리 분류법에 의해 각각의 글자를 인식한다. 각각의 문자 인식을 위해 모양 기반 통계적 특징을 추출한다. 실험에서 제안된 전체적인 효율성 및 정확성을 분석하였으며, 현재 구현된 모바일 시스템의 실용성을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.69-75
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• 2012

본 논문은 MAP (maximum a posterior) 예측기에 기반하여 움직임 보상 예측 오차를 보정해주는 방식의 순차주사화 (de-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 현재 필드와 인접한 필드 간의 적절한 정합 (registration)을 수행 한 후, 계산된 정합 정보에 기반한 MAP 예측기를 통해 현재 필드에 대응하는 순차 주사 (progressive) 프레임을 찾아낸다. 안정적인 결과를 얻기 위하여 잘 알려진 BTV (bilateral total variation) 기반의 평활화 (regularization) 과정이 추가된다. 한편, 잘못된 정합 정보로 인한 소위 깃털 현상 (feathering artifact)을 억제하기 위하여 블록 단위로 깃털 현상 발생 여부를 판단하여 발생되었다고 판단된 블록 영역에 대해서는 앞서 설명한 MAP기반 순차주사화 대신 에지 방향성에 기반한 공간적 순차주사화를 적용한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 종래 기법들에 비하여 평균 약 4dB의 PSNR 성능 개선을 보이고 있으며, 우수한 주관적 화질을 보여주고 있다.

• 자연과학논문집
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• 제5권1호
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• pp.87-93
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• 1992

비구조적인 환경에서 평면패렛을 포크리프트로 로딩하거나 보조필드 재료운송시스템 로보트를 제안한다. 시스템은 패렛의 위치와 방향을 정의하고 패렛의 2개의 구멍의 위치를 결정하기 위해서 결합된 어쿠스틱과 비쥬얼 센싱 데이타를 사용한다. 그 결과 포크리프트를 패렛의 2개의 구멍에 접근하고 운송하기 위해서 패렛을 인게즈한다. 재료운송시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 2차원 포라로이드 울트라소닉 센서와 2차원 압티컬 카메라 비쥬얼 센서데이타를 통합하는 시스템을 개발한다. 2개의 다른 소스에서 얻은 데이타는 서로서로 보완하고 재료운송 시스템로보트를 제어하기 위한 효율적인 알고리즘에 사용한다. 2개의 선형스켄닝으로 부터 얻은 레인지 데이타는 least-mean square 방법을 사용하여 패렛의 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 사용한다. 그리고 에지탐지와 Hough 트랜스폼기술을 사용하여 스윙각도와 패렛의 인게이지먼트 위치를 결정하기 위해서 비쥬얼 데이타를 사용한다. 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 발생하는 제안을 논의한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구현하여 평가하고 실험적인 결과도 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.925-932
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• 2012

본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 인간 형태를 가진 휴머노이드 로봇의 보행 동작을 제어하는 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의 하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.