• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.19 no.4
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• pp.270-275
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• 2008

This paper addresses occluded object reconstruction and recognition with computational integral imaging (II). Integral imaging acquires and reconstructs target information in the three-dimensional (3D) space. The reconstruction is performed by averaging the intensities of the corresponding pixels. The distance to the object is estimated by minimizing the sum of the standard deviation of the pixels. We adopt principal component analysis (PCA) to classify occluded objects in the reconstruction space. The Euclidean distance is employed as a metric for decision making. Experimental and simulation results show that occluded targets are successfully classified by the proposed method.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.2
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• pp.158-166
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• 2002

In this paper, we proposed a contour shape description method which use the CFR(contour fluctuation ratio) feature. The CFR is the ratio of the line length to the curve length of a contour segment. The line length means the distance of two end points on a contour segment, and the curve length means the sum of distance of all adjacent two points on a contour segment. We should acquire rotation and scale invariant contour segments because each CFR is computed from contour segments. By using the interleaved contour segment of which length is proportion to the entire contour length and which is generated from all the points on contour, we could acquire rotation and scale invariant contour segments. The CFR can describes the local or global feature of contour shape according to the unit length of contour segment. Therefore we describe the shape of objects with the feature vector which represents the distribution of CFRs, and calculate the similarity by comparing the feature vector of corresponding unit length segments. We implemented the proposed method and experimented with rotated and scaled 165 fish images of fifteen types. The experimental result shows that the proposed method is not only invariant to rotation and scale but also superior to NCCH and TRP method in the clustering power.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.35-38
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• 2005

압축된 영상의 비트스트림에 오류가 발생할 경우 영상을 원할 때 심각한 왜곡이 발생하고, 이 때문에 멀티미디어 서비스에서 오류 보상 방법은 더욱 중요한 기술로 대두되고 있다. 기존의 연속된 블록을 복원하는 Hsia방법에서는 상하에 인접한 블록의 경계면에 따라 화소 값을 비교하고 정합벡터를 구하였다. 이와 같이 구해지 정합벡터는 주변 블록의 에지 분포에 대한 고려가 배제되기 때문에 정확한 블록의 복원을 이루어낼 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 주변 블록의 에지 분포를 고려한다. 오류 블록을 중심으로 상단과 하단의 에지 분포를 고려하여 에지 방향으로 보간한다. 이때 에지 검출을 위해 Sobel 연산자를 이용하고 그 임계값은(Just-Noticeable-Distortion)/MND(Minimally- Noticeable Distortion)로 한다. 에지의 뭉개짐 현상을 막기 위하여 상단 블록과 하단 블록에 에지가 존재 하지 않을 때와 존재할 때를 구분해서 보간한다. 연속된 블록에 발생한 오류를 제안하는 방법으로 보상 할 경우 PSNR이 최대 2dB이상 향상된다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.4
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• pp.545-556
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• 2015

A HEVC-compatible 3D video coding method (3D-HEVC) has been recently developed as an extension of the high efficiency video coding (HEVC) standard. In order to efficiently deal with the multi-view video plus depth (MVD) format, 3D-HEVC exploits an inter-component prediction which allows the prediction between texture and depth map images in addition to a temporal prediction used in the conventional single layer video coding such as H.264/AVC and HEVC. The performance of the inter-component prediction is normally affected by the accuracy of the disparity vector, and thus it is important to have an accurate disparity vector used for the inter-component prediction. This paper, therefore, introduces a disparity derivation method and inter-component algorithms using the disparity vector for the efficient 3D video coding. Simulation results show that the 3D-HEVC provides higher coding performance compared with the simulcast approach using HEVC and the simple multi-view extension (MH-HEVC).

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.656-659
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• 2011

X-선 검색장치는 대상체의 단면을 스캔하여 결과를 확인하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 이를 개선하기 위하여 선행연구로 스테레오 X-선 검색장치를 개발하여 단일 대상체에 대하여 윤곽선 정합 및 볼륨기반 형상복원 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 스테레오 X-선 검색장치를 이용하여 두 개의 중첩된 대상체를 스캔하여 형상을 분리 복원하기 위한 연구를 진행하였다. 중첩 대상체에 대한 분리 복원을 위해 벡터정보의 거리값을 계산하여 내 외부 복셀을 분리하고 중첩부분에 대한 제거는 Z축을 기준으로 임계치를 두어 분리하는 알고리즘을 제안하였다. 3차원 스테레오 X-선 검색장치에 대한 스캔영상의 형상복원 알고리즘 개선을 통해 제한된 스캔환경에서 집적화된 대상체의 검색을 가능하도록 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.369-372
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• 2011

본 논문에서는 가상현실 및 게임, 로봇인지 분야에서 쓰일 수 있는 실시간 얼굴인식을 제안한다. 현대 사회는 영상처리 기술의 발달로 인하여 많은 자동화 시스템이 개발된다. 빠르게 발전하는 정보화 시대에 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(Interaction)은 매우 중요하며 보다 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 전통적인 얼굴인식 방법인 주성분 분석(PCA)은 영상의 크기에 따라 계산의 복잡도가 증가하고, 특징 벡터를 구하기 위해 많은 연산을 해야 하는 문제가 발생하지만 GPU를 이용할 경우 반복적 계산의 효율적 처리가 가능하여 뛰어난 성능을 낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 GPU사용 기술 중 nVidia에서 제공하는 CUDA를 활용한 실시간 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 검증한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.1
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• pp.57-67
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• 2015

This paper describes and analyzes IBC (intra block copy) in HEVC (high efficiency video coding) SCC (screen content coding) to improve the coding efficiency of IBC. HEVC SCC reference software SCM 2 is employed to analyze the selection ratio of IBC which is newly adopted in HEVC SCC, and the tools for IBC such as the block vector prediction and block vector coding method are evaluated. Experimental results show the average IBC selection ratio is 31.08% and 0.33% in I-Slice and B-Slice, respectively. Based on this results, the coding efficiency of IBC could be improved by utilizing IBC selectively. In addition, analysis tests of block vector prediction and the block vector coding method show the current methods are not efficient to screen content videos, and the analysis results are presented to improve these methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.321-324
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• 2002

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 파정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.3
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• pp.29-35
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• 2010

This paper discusses a method that can enhance the exactness of depth estimation of an image by PCA(Principle Component Analysis) based on feature reduction through learning algorithm. In estimation of the depth of an image, hyphen such as energy of pixels and gradient of them are found, those selves and their relationship are used for depth estimation. In such a case, many features are obtained by various filter operations. If all of the obtained features are equally used without considering their contribution for depth estimation, The efficiency of depth estimation goes down. This paper proposes a method that can enhance the exactness of depth estimation of an image and its processing speed is considered as the contribution factor through PCA. The experiment shows that the proposed method(30% of an feature vector) is more exact(average 0.4%, maximum 2.5%) than using all of an image data in depth estimation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.422-423
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• 2010

최근 Encoding과정에 비용이 많이 들어가는 MPEG계열의 압축 기술과 다르게 Encoding과 Decoding에 적절히 비용을 분산시키는 Distributed Video Coding(DVC)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 휴대용 멀티미디어 기기들의 발전으로 영상 압축에 대한 비용을 분산시킬 필요가 발생했기 때문이다. 이때 Decoding과정에서 생성되는 side information의 정확성은 Winer-Ziv 프레임 복원에 대한 parity비트에 영향을 줘 압축 성능에 큰 영향을 준다. 이에 본 논문은 DVC에 사용할 수 있는 보다 정확한 Frame Interpolation방법을 제안한다. 단일 방향 예측을 통해 움직임 벡터를 생성하고 비어있는 공간에 대해 분산을 이용, Dominant MV와 픽셀평균값을 이용하여 프레임을 생성한다. 이는 기존 frame interpolation방법에 비해 비용이 적게 들고, 화질은 그대로 유지할수 있는 장점이 있다. 이를 확인하기 위해 DVC기법에 사용되는 frame interpolation에 제안하는 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였으며 다른 알고리즘들과 비교해 화질은 유지하고 계산량은 줄일수 있었다.