• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.760-762
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• 2004

본 논문에서는 저해상도 및 저대비의 특성을 지니는 문자 영상으로부터 특징을 추출하고 연상메모리를 이용하여 대상 문자를 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도 영상의 이진화 과정에서 발생할 수 있는 정보의 왜곡 현상을 피하기 위하여 입력 영상의 gradient 정보를 이용하여 특징을 추출한다 저해상도 일 저대비의 특성을 지니는 문자 영상의 경우 입력 영상에 noise가 존재하거나 충분한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 특징벡터에 상당한 왜곡을 초래하게 된다. 손상된 특징을 복원하기 위하여 연상메모리를 이용한다. 인식하고자 하는 문자 영상들의 prototype 영상들을 이용하여 연상메모리의 weight matrix를 구성한다. weight matrix를 이용해서 입력 영상이 가지는 특징과 가장 비슷한 특징을 가지는 prototype 영상의 특징벡터를 생성함으로써 손상된 특징을 복원하게 된다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 noise가 존재하거나 정보가 충분하지 않은 입력 영상에 대해서 비교적 놀은 인식률을 얻음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.343-344
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• 2021

최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.419-421
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• 2000

정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위해서 영상 입력 장치(Image Input Device)의 조명색(Illuminant Color)에 따른 영상 변화를 분석하는 것은 중요하다. 영상 입력 장치는 피사체(Object)를 비추는 조명의 색 특성에 따라 영상을 생성한다. 이는 인간 시각 시스템(Human Visual System)이 가지는 색 불변성(Color Constancy)과는 다른 특성이며, 정확한 색 재현을 위해 필요한 색 실현 모델(Color Appearance Model)이 영상을 변환하는데 문제점으로 작용한다. 따라서, 영상 입력 장치가 생성하는 영상으로부터 조명 정보를 분석하여 인간 시각 시스템의 색 불변성을 재현할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 조명 정보를 평가하기 위해 채도(Chroma)가 높은 기준 색 샘플들의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 영상의 모든 픽셀들의 rgb 색도 분포와 기준 색 샘플들의 색도 다각형간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.838-841
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• 2020

본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.567-570
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• 2003

디지털 영상이나 물체의 컬러 정보를 표시하는 일반적인 방법은 컬러를 Red(R), Green(G), Blue(B)의 삼색 정보로 표현하는 것이다. 디지털 영상이나 물체의 컬러 정보는 380nm-780nm의 가시광선 영역에 걸쳐 분포하는 분광 특성에 의해 결정지어지며, Red, Green, Blue의 특정 세 채널의 정보만 이용하여 영상을 렌더링 하는 경우, 다른 분광 정보에 포함된 특성에 의해 나타날 수 있는 조명 정보의 변화에 따른 영상의 컬러 변화를 인지할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 R, G, B 삼색 정보를 이용한 영상 렌더링과 분광 정보를 이용한 렌더링 방법에 대해 설명하며, R,G,B 삼색 정보를 이용하여 표현할 수 없는 Metamerism 효과를 분광 정보를 이용하여 표현하는 방법을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1051-1055
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 객체들의 특징을 추출하는 방안인 Vector Quantization 을 이용한 영상을 검색하는 방안을 제시한다. 내용기반 영상 검색의 주요 특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 등이 사용된다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 빠르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet 과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.271-276
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• 2000

본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.43-46
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• 2004

웹상에서 제공되는 영상정보 자원의 양이 급증하고 이용자들의 문화적인 수요가 높아진 것에 비해 영상정보를 포괄적으로 기술할 수 있는 체계적인 서지기술은 부족한 실정이다. 기존의 영상정보 기술 메타데이터 요소로는 이용자가 탐색하고자 하는 정보자원을 적절하게 검색하거나 혹은 검색된 자원 중에서 서로 연관성이 있는 정보를 그룹화하여 보여주는 것이 불가능하다[1]. 따라서 영상정보 자원이 지니는 다양한 수준과 다양한 측면의 특성을 표현해 내기 위해 국내에서 제안된 영상정보 분야의 새로운 메타데이터 표준이 제시되었다. 본 논문에서는 제안된 영상정보 분야의 메타데이터를 기반으로 하는 영화 Context 검색 엔진을 개발하였고, 이에 따라 추후에 적절한 정보자원의 검색과 연관성 있는 정보의 그룹화로의 확장을 가능하게 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.529-531
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• 2003

지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.769-771
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• 2004

영상을 유사한 특성을 갖는 영역 단위로 분할하는 작업은 다양한 영상 처리를 위한 전처리 과정으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용한 영상분할 방법을 제안한다. 초기에 LUV 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 통해 실형 영상을 획득한다 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 그레이 영상과 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인하였다.