• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.35-49
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• 2004

본 논문은 칼라의 정면 얼굴 영상으로부터 흑백의 안경 제거 영상을 얻을 수 있는 반복적인 PCA(Principal Component Analysis) 재구성 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 먼저 칼라의 입력 영상으로부터 색상 정보와 형태 정보를 이용하여 일정한 크기의 흑백 영상으로 정규화 한다. 정규화된 얼굴 영상에서 반복적인 PCA 재구성 과정을 통해 안경에 의한 오클루젼 영역을 찾고 동시에 이를 보정할 수 있는 재구성된 영상을 생성한다. 또한 이들 결과 영상들을 이용하여 자동으로 자연스러운 안경 제거 영상을 만들어준다. 제안된 방법을 가지고 실제 안경이 있는 영상들에 적용한 결과 대부분 입력 영상과 유사하면서도 자연스러운 안경 제거 영상을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 보완을 통해 다른 오클루젼 문제를 해결하는데에서도 다양하게 응용될 수 있고, 자동 얼굴 인식 시스템의 인식 효율을 높이는 데 충분히 기여할 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.497-498
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• 2017

기존의 영상 복원 방법에서는 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 강조하였다. 강조된 영상에서 Max-Min 연산을 위해서 칼라 채널의 최대값을 이용하여 각 픽셀 값을 정규화 하였다. 정규화 된 픽셀 값에 Min 연산을 적용하여 연결 가중치를 계산하여 훼손된 영상의 복원에 적용하였다. 그러나 일부 손실된 영상에서 손실된 부분을 탐색하기 위해 $10{\times}10$을 가진 마스크를 이용하여 훼손된 영역을 탐색한 후, 탐색된 훼손된 영역에 연결 가중치를 적용하여 임계값보다 적은 경우에는 임계값으로 설정하여 손실된 부분을 복원하였으나 원 영상과의 차이가 나는 경우가 자주 발생하여 복원의 정확성이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 복원의 정확성을 높이기 위하여 그레이 영상뿐만 아니라 칼라 영상에서도 복원의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 칼라 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 복원의 정확성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.212.1-212.1
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• 2012

2010년 6월 성공적으로 발사된 천리안위성(COMS; Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)의 기상영상기(MI; Meteorological Imager)를 통해 관측된 원시 기상영상은 지상국인 국가기상위성센터에서 지표기준과 위성궤도 및 자세 정보를 이용하여 영상위치보정 과정이 수행된다. 본 연구에서는 정규운영 초기 1년 동안의 운영 자료를 분석하여 계절 및 일변화를 나타내는 천리안위성 기상영상의 영상위치보정 성능 및 특성을 기술하였다. 이를 통하여 천리안위성 기상영상 가시 및 적외 채널의 영상위치결정 정확도 및 영상 위치유지 정확도는 기준값인 $56{\mu}rad$(약 2km) 이내로 유지되는 것을 확인하였다. 이는 천리안위성 기상영상이 우수한 품질의 위치정확도를 가지며 기상현상 분석 및 응용 연구에 높은 효용성을 가지는 것을 보여준다. 또한 본 연구의 결과는 후속 기상위성 영상위치보정 시스템 설계에도 유용하게 활용될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2007

자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.883-898
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• 1996

본 논문에서는 패턴인식 시스템의 성능 향상을 목적으로 원영상의 데이타량을 압 축하고 난 뒤 형상을 인식하는 개선된 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수리형태 론적 연산을 사용하여 원영상을 미리 스켈리턴변환하여 데이터 량을 줄이고, 변환된 영상에서 이동 및 크기의 정규화와 회전불변의 과정을 수행하여 패턴을 정합하였다. 크기의 정규화는 형상인식에 필요한 픽셀의 수를 최소로 하여 정합을 하기 위하여 스켈리턴의 픽셀들에 가중치를 부여하고 이를 이용하여 크기를 조정하였다. 따라서 원영상에서 수행하는 이러한 과정들을 스켈리턴 영상에서 수행하게 함으로써 데이터 량이 크게 줄어들게 되어 기억장소의 용량이 최소화되고 연산의 량도 줄어들어 계산의 속도를 고속화 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 인식에 필요한 최적의 크기 인수를 조사하였고, 제안한 방법이 실제의 인식 시스템 구현시 유용하게 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 산업식품공학
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• 제15권4호
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• pp.324-331
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• 2011

초분광영상을 이용하여 방울토마토의 전체 면에서 반사스펙트럼을 획득하였으며 숙도 등급(GN-RD)에 따른 스펙트럼의 차이를 관찰하였다. 방울토마토의 반사스펙트럼에서 클로로필에 의한 675 nm 영역의 흡수가 관찰되었고, 당과 수분의 영향으로 알려진 840 nm, 970 nm 영역에서 흡수가 관찰되었다. 특히 GN에서 RD 등급으로 숙도가 진행될수록 평균 스펙트럼의 경우 반사율이 낮아지는 경향이 관찰되었다. 총 8개의 전처리를 이용하여 전 숙도 등급의 시료에 적용한 PLS 회귀 분석에서 내부품질들 중 경도 예측모델이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이때 전처리는 평균값을 이용한 정규화이었으며 결정계수는 0.876, 그리고 SEP은 1.875kgf이었다. 당도의 경우는 최대값을 이용한 정규화에서 결정계수가 0.823과 SEP $0.388^{\circ}Bx$로 나타났으며, 산함량의 경우 최대값을 이용한 정규화에서 0.620의 결정계수와 0.208%의 SEP이 확인되었다. 상품성을 고려한 PK, LR, RD 등급의 시료에서 PLS 회귀 분석을 실시한 결과 내부품질 중 전체의 숙도 등급의 시료를 사용하여 예측한 결과보다는 전체적으로 다소 낮은 예측결과를 확인할 수 있었다. 내부 품질 중 경도에서 가장 높은 예측모델이 확인되었으며, 전처리는 일정 범위를 이용한 정규화이고 0.679의 결정계수와 $0.976^{\circ}Bx$의 SEP이 확인되었다. 당도는 최대값을 이용한 정규화에서 0.586의 결정계수와 0.546kgf의 SEP의 결과를 보였으며 산 함량은 Savitzky Golay의 2차 미분에서 0.547의 결정계수와 0.188%의 SEP을 보였다. 본 연구에서는 최근 연구 활용이 시작되고 있는 최신기술인 초분광 반사영상을 이용하여 방울토마토 내부품질인 경도, 당도, 산 함량 예측의 가능성을 확인하였다. 초분광 영상은 영상처리를 이용하여 외부의 결함 및 외부 착색도등도 측정할 수 있으므로 본 연구에서 수행한 내부품질 측정과 융합하여 복합적인 농산물 품질 선별기 개발에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2203-2212
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• 1998

본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.711-720
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• 2012

본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.383-396
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• 2009

뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1698-1705
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• 2010

본 논문에서는 자기 공명 영상에서 고속의 간 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 MR 영상을 정규화된 기울기 크기 정보를 바탕으로 효율적으로 객체와 경계로 구분한다. 다음으로 간 영역에 해당하는 객체를 직전에 분할된 슬라이스의 간 영역에서 추출된 씨앗점들로 2차원 씨앗점 영역 성장법을 이용하여 검출한다. 마지막으로 롤링 볼 알고리즘과 연결 요소 분석 기법을 사용하여 간 경계 부근의 위양성 오차를 최소화한다. 20명의 환자 데이터에 대하여 제안 기법으로 분할한 결과와 수작업으로 분할한 결과를 비교하여 정확성을 검증하였다. 평균 볼륨 오버랩 오차 5.2%였고, 평균 절대값 볼륨 측정 오차는 1.9%였다. 제안 기법으로 한 환자 데이터를 분할하는 데 소요되는 평균 시간은 약 3초 정도였다. 제안 기법은 빠르고, 정확한 간 분할을 필요로 하는 컴퓨터 보조 간 진단 기법에 사용될 수 있다.