• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.247-250
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• 2000

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 연속적인 얼굴 영상에서 실시간으로 눈의 위치를 자동적으로 추출하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 주 요소로써 주로 히스토그램 분석과 색상 정보를 이용하여 눈 영역의 윤곽을 추출하는 방법이 제기되고 있다. 본 논문에서는 명암의 변화에도 비교적 적응력이 강한 이진화 기법을 사용하여 원영상을 이진화하고, 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 후보 영역을 추출한다. 이러한 후보영역들은 ART2 신경회로망을 이용하여 병합되며, 병합된 후보 영역들은 얼굴 요소의 기하학적 사전지식을 기반으로 검증되어, 시간에 따라 모양변화가 급변하는 눈 영역에 대한 실시간 추출을 가능하게 한다. 이상의 연구 결과는 교통사고 방지를 위한 눈의 졸림감지 등의 응용 시스템에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.242-243
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• 2011

구조광을 이용하는 깊이 정보 획득 방법에서 코드화된 패턴의 색상 정보는 촬영된 영상으로부터 패턴을 해석하여 패턴의 위상 변화량으로부터 물체의 깊이 정보를 찾기 위함으로 구조광 패턴들이 대상에 정확하게 투영되는 것이 중요하다. 그러나 프로젝터의 특성에 따라 패턴의 RGB 채널들이 종종 좌표에서 어긋나는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 프로젝터의 특성에 따른 컬러 구조광의 캘리브레이션을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광 시스템의 캘리브레이션 과정 중에서 투사된 영상으로부터 RGB 패턴 채널을 추출하고, 추출된 패턴으로부터 각 RGB 채널에 대한 히스토그램을 통하여 패턴 채널이 어느 방향으로 번져 나갔는지를 파악하여 원 패턴에 대한 재정렬을 수행한다. 본 논문의 실험결과에 따르면, 기존의 방법에 비해 간단한 방법으로 가시구조광 패턴에 대한 캘리브레션을 수행할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.125-127
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• 2010

본 논문에서는 동영상에서 비교적 단일 색상의 배경과 문자를 갖는 캡션을 문자인식을 위하여 문자와 배경간의 명암값 결정에 관한 내용이다. 먼저 캡션에 대해 그레이 스케일로 전환을 한 후, Otsu 방법[1]을 이용하여 이진화를 수행한다. 이 후 이진화 영상에서 흰색영역 검은색영역에 대해 각각 최대 내접 정사각형을 산출한다. 다음으로 각각의 영역에서 산출된 최대 내접 정사각형의 분산의 대소를 비교하여 문자영역과 배경영역을 결정한다. 이후 전역적인 잡음을 제거하기 문자영역에 대해 Otsu 방법을 이용하여 최종 문자영역을 결정한다. 제안된 방법의 문자영역의 명암값 결정 정확도는 약 99%로 매우 우수한 성능을 보였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.7 no.4
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• pp.57-65
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• 2004

In this paper, we present a hybrid approach which incorporates color, texture and shape in content-based image retrieval. Colors in each image are clustered into a small number of representative colors. The feature descriptor consists of the representative colors and their percentages in the image. A similarity measure similar to the cumulative color histogram distance measure is defined for this descriptor. The co-occurrence matrix as a statistical method is used for texture analysis. An optimal set of five statistical functions are extracted from the co-occurrence matrix of each image, in order to render the feature vector for eachimage maximally informative. The edge information captured within edge histograms is extracted after a pre-processing phase that performs color transformation, quantization, and filtering. The features where thus extracted and stored within feature vectors and were later compared with an intersection-based method. The content-based retrieval system is tested to be effective in terms of retrieval and scalability through experimental results and precision-recall analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.498-500
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• 2012

비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2752-2754
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• 2002

본 논문에서는 차량영상으로부터 분류된 화소정보를 이용하여 번호판 정보를 검증하는 방법을 제안한다. 차량 번호판의 구조는 정규화된 형태로 구조적인 특징을 가지고 있다. 기존의 검증방법은 배경화소가 변색된 경우에는 번호판 정보를 추출하는데 어려움이 있다. 또한, 전처리 과정을 포함한 처리과정은 복잡하고 처리시간이 길다는 단점을 가지고 있다. 제안된 방법은 특정색상으로 분류된 화소정보를 이용하고, 기존의 검증조건을 통합하므로써 성능을 개선하여 보다 정확한 번호판 정보를 추출하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.90-93
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• 2009

본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.37-38
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.143-149
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• 2007

영상은 동적인 시각 이미지와 청각의 결합에 의해 감성적인 반응을 유도한다. 다양한 영상 기법을 통하여 감성적 반응의 극대화를 추구하는 영화는 영상의 시청각적 요소들을 감성의 관점에서 효과적으로 설계하는데 본보기가 된다. 그러나, 제품의 설계속성들에 대한 감성적 평가결과를 모형화하는 감성공학적 관점에서 볼 때 영화는 시청각적 자극의 수준이 극히 다양하고 동적인 경험재로 모형화의 어려움이 있다. 본 연구에서는 영화의 감성 모형을 구축하기 위한 사전연구의 단계로 영화에서의 시청각적 요인들을 문헌조사를 통해 수집, 정리, 선별하고 이러한 시청각적 요인들 중에 영화를 관람하는 관객의 감성적, 인지적 반응에 영향을 주는 유효한 요인들을 객관적이고 체계적으로 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 감성 및 인지적 반응의 변화를 생체신호를 통해 측정하는 한편, 생체신호의 측정 시 사용된 영화의 시청각적 자극요인을 Video/Audio Processing방법에 의해 연속적인 수치로 정량화하였다. 생체신호와 정량화된 시청각적 자극요인을 동기화하고 통계적으로 분석함으로써, 생체신호의 반응과 시청각적 자극요인과의 인과관계를 통계적으로 신뢰성있는 수준에서 검증하고자 하였다. 생체신호를 종속변수로, 시청각적 자극요인을 독립변수로 하는 896개의 부분선형회귀모형(Partial Linear Regression Model)들 중 통계적으로 유의한 선형관계에 있는 경우의 빈도분석에 의하면, 시각적 요인들 중에는 밝기(Brightness), 대비(Contrast), 색상(Color), 움직임(Motion), 장면전환속도(Shot change Rate), 주요대상의 상대적 크기가, 청각적 요인들 중에는 Peak주파수, Peak주파수의 음량, 평균음량, 소음비(Sound-to-Noise Ratio)가 생체신호의 변화에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는, 위의 시청각적 자극 요인들은 특히 관객의 감성 및 인지적인 반응에 유의한 영향을 주는 요소로 작용할 수 있음을 시사하고 있다. 이를 토대로, 위의 시청각적 자극 요인들이 가지는 다양한 조합들을 설명변수로 하는 통계적인 영화의 감성 모형을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.10
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• pp.4807-4813
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• 2012

Since the existing methods of segmenting target objects from various images mainly use 2-dimensional features, they have several constraints due to the shortage of 3-dimensional information. In this paper, we therefore propose a new method of accurately segmenting target objects from three dimensional stereoscopic images using 2D and 3D feature clustering. The suggested method first estimates depth features from stereo images by using a stereo matching technique, which represent the distance between a camera and an object from left and right images. It then eliminates background areas and detects foreground areas, namely, target objects by effectively clustering depth and color features. To verify the performance of the proposed method, we have applied our approach to various stereoscopic images and found that it can accurately detect target objects compared to other existing 2-dimensional methods.