• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.160-163
• /
• 2009

최근 적외선 열 영상의 유용함이 발표되어감에 따라 이 기술에 대한 이해와 도입폭이 점진적으로 넓혀져 가고 있다. 국내는 물론 세계적으로 많은 제조, 개발 관련 업체들이 생겨나고 있으며, 업체들의 기술이 발전함에 따라 높은 온도 분해능과 해상도는 물론, 시스템 전체의 크기가 휴대가 가능할 정도로 소형화 되어가고 있는 추세이다. 이러한 열 영상 카메라에서 중요한 역할을 하는 적외선 열 감지 센서에서는 주변 온도, 대상 온도, 표면 온도 등의 측정 오차 및 열상 측정 소자의 온도, Bias 불안정 등의 매우 다양한 원인으로 인한 잡음이 발생하기 쉽다. 이러한 다양한 잡음의 감소는 해상도 및 온도 분해능의 향상과 직결되므로, 잡음을 줄이기 위한 많은 연구가 도처에서 행해지고 있다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로써 각각의 잡음 원인을 규명하지 않고 최종 열 영상 출력물에서 인접 프레임들의 비교, 혼합 하여 제거하는 3D Noise Reduction 기술을 이용해 노이즈를 감쇠하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.50-54
• /
• 2007

우리 삶에서 빼놓을 수 없는 기기인 휴대폰의 다양한 컨텐츠 기술 개발의 필요하다. 이러한 필요성을 충족하기 위하여 휴대폰에서 얻은 저 품질 악보 영상을 인식하는 기능을 구현하고 MIDI화일로 저장된 악보를 연주하는 시스템을 제안한다. 휴대폰 카메라를 통하여 얻은 영상을 인식한 결과 평균 93.4%의 악보 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.250-253
• /
• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.542-543
• /
• 2015

본 논문에서는 차량에 설치된 스테레오 카메라를 이용하여 객체 후보를 검출하는 기법을 제안한다. 단일 카메라를 이용하면 색상 정보만을 획득할 수 있지만 스테레오 카메라를 이용하면 추가적으로 깊이 영상(depth image)을 획득할 수 있다. 깊이 정보를 이용하면 카메라의 주변 환경을 재구성 할 수 있으며, 객체 후보 검출의 성능을 향상 시킬 수 있다. 스테레오 매칭(Stereo matching)을 통해 획득한 깊이 영상을 열 단위 분석을 통해 객체로 판단되는 영역을 검출한다. 검출한 영역 경계 부근의 오류를 줄이기 위해 밝기 차를 분석한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 효과적으로 객체 후보를 검출하는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.140-141
• /
• 2016

기존의 사람 계수 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 객체가 들어가거나 나가는 정보는 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 계수 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric을 통한 histogram similarity을 계산하여 객체 추적 및 분류를 통해 사람 계수 측정을 한다. 제안된 시스템은 C/C++을 기반으로 구현하여, 사람 계수 측정 성능을 평가하였다.

• 한국광학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.153-157
• /
• 2017

지향성적외선방해장비의 정렬 정밀도를 높히고 중량을 감소시키기 위해 적용된 적외선 카메라-레이저 공통광학계 구조에서 영상 성능 저하를 야기시키는 레이저빔 열 영향성을 분석하였다. 높은 에너지 밀도를 가지는 레이저빔이 광부품에 흡수되면 열이 발생하고 온도가 상승한다. 공통광학계 광부품 표면에서 발생한 열은 시스템 투과율을 감소시켜 적외선 카메라의 영상 품질을 저하시킬 수 있다. 지향성적외선방해장비의 운용개념을 고려하여 파장 $4{\mu}m$, 출력 3 W의 레이저빔이 10초간 미러(알루미늄, 실리카 글래스, 실리콘) 및 렌즈(사파이어, 셀레늄화아연, 실리콘, 게르마늄) 재료에 조사되는 상황을 가정하여 온도 분포를 계산하였다. 계산 결과, 미러 재료로는 실리카 글래스, 렌즈 재료로는 사파이어의 온도 상승이 상대적으로 컸고, 재료 온도 분포에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 재료의 레이저빔 흡수율과 열전도도임을 확인하였다. 결론적으로 적외선 카메라-레이저 공통광학계에 사용하는 광부품은 흡수율이 낮고 열전도도가 높은 특성을 갖도록 선정되어야 광부품 온도 상승에 의한 적외선 카메라의 영상 품질 저하를 방지할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.402-404
• /
• 2012

감시카메라의 성능이 향상됨에 따라 감시 카메라를 적용한 다양한 분야에 자동탐지 시스템의 적용 사례가 증가하고 있다. 하지만 동적인 상황이 빈번히 발생하는 실외환경에서의 감시카메라는 빛이나 날씨 등에 의해 불확실성을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 발생한 불확실성을 시계열로 보정하기 위한 방법으로 동적 베이지만 네트워크 기반의 시스템을 제안한다. 객체의 속도와 레이블, 방향 등을 시계열로 고려해 발생한 불확실한 상황에 대해 객체 검출을 보정하였다. 또한 실제 비디오 영상을 이용한 실험 및 평가를 수행하여 그 유용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.454-456
• /
• 2001

본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.69-74
• /
• 2012

적외선 파장영역의 높은 연기투과율에 기초한 열화상기술은 화재안전분야에서 효과적인 첨단기술 중의 하나로 인식되고 있다. 본 연구는 주변열적조건에 따른 열영상 포화특성을 파악하고 대조비변환함수(CTF)를 이용하여 영상의 수준을 평가하고자 한다. 본 실험에서 수행된 조건에 대해 BST 센서를 적용한 열화상 카메라의 경우 영상포화가 발생하지 않았으며 영상수준이 배경과 목표물의 온도차에 비례하는 것으로 나타났다. 본 연구는 열화상기술의 신뢰성을 확보하고 기술개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
• /
• pp.839-842
• /
• 2004

자연영상에서 문자를 인식하는 연구는 활발히 진행되고 있지만 대부분 디지털 카메라나 캠코더 등으로 획득한 고해상도의 영상에서의 연구에 국한되어 있다. 휴대폰 카메라로 획득된 저해상도의 영상은 아주 적은 수의 픽셀로 정보를 표현하기 때문에 기존의 이진화 알고리즘으로는 문자와 배경을 깨끗하게 분리해 낼 수 없다. 본 논문은 영상의 칼라정보를 K-Means 클러스터링을 이용하여 전경과 배경으로 이진화 하였으며, 이진화 성능을 향상시키기 위해 지능형 주파수 필터와 비등방성 확산 필터를 사용하였다. 또한 입력영상을 파이프라인 구조의 이진화 및 인식 시스템에 인식시킴으로써 인식성능을 향상시켰다.