• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.331-333
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• 2003

본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.8B
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• pp.1558-1566
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• 1999

While high resolution images are required for various applications, aliased low-resolution images are only available due to the physical limitations of sensors. In this paper, we propose an algorithm to reconstruct a high resolution image from multiple aliased low-resolution images, which is based on the generalized multichannel deconvolution technique. The conventional approaches are based on the discrete Fourier transform (DFT) since the aliasing effect is easily analyzed in the frequency domain. However, the useful solution may not be available in many cases, i.e., the underdetermined cases or the insufficient subpixel information cases. In order to compensate for such ill-posedness, the generalized multichannel regularization was adopted in the spatial domain. Furthermore, the usage of the discrete cosine transform instead of the DFT leads to the computationally efficient reconstruction algorithm. The validity of the proposed algorithm is both theoretically and experimentally demonstrated in this paper. It is also shown that the effect of inaccurate motion information is reduced by regularization.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.243-246
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• 2001

턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.539-542
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• 2001

본 논문에서는 검출기의 반응 특성을 선형화 모델링 하여 정규화 할 수 있는 방법을 제안한다. 디지털 의료영상 시스템에서 X-선을 검출하는 검출기의 반응 특성이 모든 검출기마다 다르기 때문에 이 특성을 쉽고 빠르게 정규화 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 균일한 피사체에 X-선 조사량의 비율을 다르게 하여 두 번 찍은 영상으로 검출기의 반응 특성을 정규화 한다. 실험 결과 일정한 두께의 납 평판에 조사량을 달리하여 촬영한 두 개의 결과 영상을 가지고 검출기의 반응 특성을 보정하면 매우 안정된 결과 영상을 얻을 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.9
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• pp.629-633
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• 2001

In this paper, we improve noise tolerance in image classification by combining ICA(Independent Component Analysis) with Normalization. When we add noise to the raw image data the degree of noise tolerance becomes N(0, 0.4) for PCA and N(0, 0.53) for ICA. However, when we use the preprocessing approach the degree of noise tolerance after Normalization becomes N(0, 0.75), which shows the improvement of noise tolerance in classification.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.277-281
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• 2005

본 논문은 일반 사형변환에 대한 워터마킹의 전처리 방법을 제안하였다. 일반 사형변환 공격을 막기 위해 원본 영상에 워터마크를 삽입하기 전에 영상 정규화를 하였다. 워터 마크 삽입율에 관한 세가지 영상 정규화 방식을 비교하였다. 세가지 방식 모두 x-sharing, y - sharing 그리고 중앙 모멘트를 사용한 scaling 분해법 방식들에 기초를 두고 있다. 실험을 통하여 Zhang et al[4].에 의한 두번째 방식이 Zhang et, al[9]와 Dong et. al[10]에 의한 방식들보다 더 성능이 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.730-736
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• 2006

In this paper, we propose a rotation resistant robust logo embedding watermarking technique. Geometric manipulations make the detection process very complex and difficult. Watermark embedding ill the normalized image directly suffers from smoothing effect due to the interpolation during the image normalization. This can be avoided by estimating the transform parameters using image normalization technique, instead of embedding in the normalized image. Conventional rotation resistant schemes that use full frame transform. In this paper, we adopt $8{\times}8$ block DCT and calculate masking using a spatio-frequency localization of the $8{\times}8$ block DCT coefficients. Experimental results show that the proposed algorithm is robust against rotation process.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.8C
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• pp.824-831
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• 2005

In the reconstruction of high resolution (HR) images from low resolution (LR) images frames, the error in the estimated motion degrades the reliability of the reconstructed HR image. Some methods were recently proposed where motion estimation and HR reconstruction is performed simultaneously. The estimated motion is still prone to error when it is based on a simple block matching. In this paper, we propose a reconstruction of a HR image by applying POCS and a regularized block matching simultaneously. In this method, a motion vector is obtained from a regularized block matching algorithm since the motion of a pixel in an image is highly correlated with the motion in neighboring regions. Experimental results show that the improved accuracy of the estimated motion vectors results in higher PSNR of the reconstructed HR images.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.88-91
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• 2010

최근 무선통신 기술의 발당과 인터넷의 발달로 웹캠을 활용하여 얼굴인식, 몸동작 인식, 제스처 인식 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹캠으로부터 입력되는 손동작 동영상을 처리하여 수화 패턴 신호를 인식하는 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 프레임간의 차 연산을 이용하여 움직이는 오브젝트를 추출하고, YCbCr로 변환하여 손 모양 영역을 추출하여 특정 크기의 정규화 영상으로 변화하며, 정규화 영상의 오브젝트의 무게중심점을 기준으로 원의 반지름을 결정하고 원을 탐색하여 손가락의 펴짐과 굽힘에 대한 패턴 비교를 통하여 손 모양을 인식한다.