• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.646-648
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• 2012

In this paper, an image detection technique is proposed to extract image features in a mobile terminal environment. To detect objects, the HSI color model of the image is used. The object's corner points are detected using the Harris corner detection method. Finally we detect the object of interest using region growing The experiment results show that the proposed method improves detection performance and reduces the amount of computation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.271-273
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• 2013

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.195-198
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• 2004

본 논문은 움직임 예측에서 얻어지는 매크로블록(MB: MacroBlock)의 계수를 사용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 시퀸스에서 픽쳐 형태에 따라 앞에 오는 2개의 영상 혹은 앞뒤의 두 영상과의 상관관계를 가지고 장면전환을 검출하므로 정확도가 높고 영상내의 모든 장면전환을 검출하였으며 P, B-picture는 물론이고 I-Picture에서 발생하는 장면전환도 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1988-1991
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• 2003

본 논문에서는 도로 주변의 나무와 건물, 그리고 옆 차선의 차량 등에 의한 그림자의 영향을 최소화하며 차선을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다 우선 Hough transform을 수행하는 데 있어서 계산 시간을 줄이기 위하여 에지 영상에서 수평 투영을 통하여 vanishing line을 검출하였으며, vanishing line 아래 부분에서만 Hough transform을 수행하였다. 그리고 차선 검출을 위하여 Hough 평면에서 θ을 16등분하여 rough한 차선을 검출하였으며, 도로 형태에 대한 사전 지식을 이용하여 차선 검출을 시도하였다. 도로 주변상황이 다른 두 종류의 연속 영상들에 의한 실험 결과, 도로형태에 대하여 가정한 사전 지식과 유사한 영상들에 대하여 차선을 정확하게 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.790-792
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.32-33
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• 2014

본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 손 영역을 효과적으로 검출하기 위한 방법을 제시한다. 컬러영상 카메라를 통해 손 영역 검출 방법은 주변 환경의 영향에 따라 낮은 인식률을 나타낸다. 또한 고화질의 컬러영상을 획득 하지 못한 경우 손 영역 검출의 인식률이 현저히 떨어지는 결과가 나타난다. 이러한 결점을 보완하기 위해서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 통해 획득한 깊이 영상 정보를 이용하여 객체들을 검출하고 빠르고 안정적으로 객체들 중에서 손 영역을 검출하는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.259-262
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• 2004

본 논문에서는 내용기반영상검색을 위해 웹으로부터 수집된 영상들 중에서 검색 요구가 높은 유용한 영상들을 검출하는 방법을 제안한다. 검색 요구가 높은 영상들 이외의 불용 영상들은 배너, 화면 캡쳐와 같이 그래픽 성격이 강한 특징이 있다. 이에 본 논문에서는 영상에서 가장 빈번하게 나타나는 우세 칼라(dominant color)에 대한 정보와 영상 내부에 위치하는 수평 및 수직 성분을 추출하여 유용한 영상에 대한 검출 기준으로 사용한다 또한 기존에 사용되는 인접한 픽셀간의 칼라 거리 및 영상의 가로 및 세로 비율을 활용한다. 이들 네 가지 특징을 순차적으로 조합하고 다수결 원칙을 적용하여 유용한 대상을 검출할 수 있도록 한다. 제안된 방법은 웹에서 직접 수집한 2047장의 영상에 적용하여 약 90%의 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.127-130
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• 2002

동영상 장면에서 자막은 흔히 중요한 의미 정보를 나타내기 때문에 영상으로부터 자막 영역을 검출하는 것은 동영상에 대한 의미적인 분석 및 색인 등 다양한 범위에서 널리 응용될 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반으로 압축된 영상에서 자막 후보 영역을 검출하기 위한 고속의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자막 영역에서 나타나는 수평 밝기 값의 교대 패턴을 검출하기 위하여 각 블록 별로 1회의 1-D IDCT 과정을 필요로 한다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.109-114
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• 1999

동영상을 효율적으로 검색하기 위해서 동영상을 장면 단위로 분할하는 과정이 필요하다 이 논문에서는 동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르게 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하고, 다음으로 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아낸다. 제안된 방법은 빠른 검출 속도와 함께 높은 정확성을 갖는다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.