• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.273-280
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• 2013

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1134-1141
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• 2005

웹 상의 출판이 보편화 될수록 많은 데이터의 내용물들이 압축, 포맷, 편집 등 변형된 상태로 중복해서 존재하게 된다. 이러한 유사한 데이터들은 검색 시 속도나 검색률 등에 문제를 야기 시킬 수도 있으며, 반면에 특정 사이트에 문제가 발생할 경우 다른 사이트의 중복된 데이터를 제공해 줄 수도 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 대규모 데이터베이스 상에 존재하는 비디오들 중에서 유사한 데이터들에 대한 정보를 사전에 감지할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 본 연구에서는 비디오들을 직접 비교하는 대신 비디오를 대표하는 요약 비디오 영상을 만들고, 주성분 분석(PCA-principle component analysis) 기법을 적용하여 저차원 특징벡터 상에 군집화를 통해 유사 비디오들을 검출하였다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 효율성과 정확성이 우수함을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권8호
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• pp.92-103
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• 1997

This paper proposes a new gray-level image segmentation method using GA(genetic algorithm) and an ACA(adaptive clustering algorithm). The solution in the general GA can be moving because of stochastic reinsertion, and suffer from the premature convergence problem owing to deficiency of individuals before finding the optimal solution. To cope with these problems and to reduce processing time, we propose the new GBR algorithm and the technique that resolves the premature convergence problem. GBR selects the individual in the child pool that has the fitness value superior to that of the individual in the parents pool. We resolvethe premature convergence problem with producing the mutation in the parents population, and propose the new method that removes the small regions in the segmented results. The experimental results show that the proposed segmentation algorithm gives better perfodrmance than the ACA ones in Gaussian noise environments.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1943-1949
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• 2021

최근 들어 위성의 소형화 및 군집화로 인해 고해상도 위성영상의 수요가 증가함에 따라 사용자가 보다 쉽게 위성영상을 활용할 수 있도록 지원하기 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있다. 이에 한국항공우주연구원에서는 공공분야 사용자의 편의성을 향상시키고 위성영상 활용을 활성화하기 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하고 있다. 이러한 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이기 위하여 모자이크 영상을 활용한 위성영상 분할 및 분류 연구를 수행하고자 하였다. 그러나 모자이크 영상은 R, G, B 밴드만 보유하고 있고, 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등의 과정을 적용하였기 때문에 분광 정보에 왜곡이 존재한다는 한계점이 있어 이를 보완하고자 R, G, B 밴드를 활용하여 다양한 지수를 추출하여 영상 분할 및 분류에 적용하였다. 연구 결과, 모자이크 영상만을 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 72%인 반면, R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 79%로 나타났다. 이를 통해 한반도 모자이크 영상을 활용하여 영상 분류를 수행할 때 R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용할 경우 영상 분류 결과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 모자이크 영상뿐만 아니라 분광 정보가 왜곡되거나 R, G, B 밴드만을 제공하는 영상에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.591-600
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• 2006

본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1033-1039
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• 2012

본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 고유값을 이용하여 직선 패턴을 검출하고 이를 바탕으로 각각의 후판을 인식하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석 및 인식하기 위해서 먼저 후판의 직선 에지를 검출한다. 후판 영상의 직선 에지 검출을 위해 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 특성과 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 다음으로 직선 에지의 방향 정보와 원점에서의 거리 정보를 분석하여 전체 영상에서 각각의 후판을 검출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출함을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.647-656
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• 2016

UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.422-431
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• 2000

본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.