• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.135-136
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• 2008

본 논문에서는 배경 분리(Background Subtraction) 기법 및 픽셀 농도를 기반으로 조명 환경의 변화에 강인한 도로상 불법 주정차차량을 검출하고, 추적할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 영상내 도로변을 관심영역으로 설정하고, 실시간으로 전후 영상을 비교하여 조명변화에 강인한 분별력을 가질 수 있는 적응 배경 모델을 생성한다. 제안 된 픽셀 농도의 수치를 기반으로 변화량이 작은 배경 영역을 제거하고, 상대적으로 큰 변화량을 가지는 차량 영역을 구별할 수 있다. 구별된 대상 차량 영역에 군집 추적 기법을 적용하여 겹쳐신 자동차들 간의 구별이 가능 하도록 하였다. 제안된 기법에 대한 실험은 불법 주정자 단속 카메라로부터 다양한 조명환경에 대한 고려가 가능한 시간대별 영상을 통해 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.13-19
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• 2014

본 논문에서는 현실감 있는 렌더링을 위하여 최근 널리 사용되고 있는 영상 기반 조명(image-based lighting)과정을 실시간으로 처리하기위한 기술을 다룬다. 기존의 영상을 광원으로 사용하는 실시간 렌더링 기법에서는 주로 난반사(diffuse reflection)와 거울 면 정반사(mirror-like specular reflection)을 다루는 반면, 본 논문에서는 기존에 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용하던 퐁 반사 모델(Phong reflection model)을 실시간으로 렌더링 하기 위한 방법을 제안한다. 특히 새로운 방법론 보다는 기존의 방법들을 확장하여 게임이나 실시간 미리보기 등의 응용에서 전통적인 방법으로 제작된 표면 속성을 가지는 기하객체를 보다 사실적으로 렌더링하기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 난반사의 경우에는 기존의 방법과 유사하게 전처리 과정에서 원본 광원 영상으로부터 난반사를 실시간으로 계산하기 위한 영상을 생성하는 방법을 사용한다. 정반사의 경우에도 유사하게 전처리 과정에서 광택도(shininess)에 따른 반사 맵을 미리 생성하고 이를 물체의 광택도(shininess)에 따라서 보간하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 실시간에 비교적 매우 적은 양의 계산과 적은 텍스처 참조를 통하여 영상 기반 조명을 근사할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.697-699
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• 2005

본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.123-134
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• 2008

본 논문은 조명 변화에 강인한 실시간 얼굴인식 시스템을 제안한다. 이를 위하여 제안한 알고리즘에서는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하고, 추출된 특징을 이용하여 외형기반 얼굴인식 방법을 수행하였다. 또한 실시간 얼굴인식 시스템의 경우 연속적으로 영상을 획득하는 동안 발생하는 블러링 된 영상, 측면영상 등 얼굴 인식에 적합하지 않은 영상에 대한 인식 결과를 출력하게 된다. 따라서 이러한 잘못된 인식 결과들을 제거하고, 프레임 사이의 연속된 인식 결과를 고려하여 인식결과를 출력함으로써 결과의 안정성을 확보할 수 있는 방법을 함께 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘의 조명변화에 대한 성능을 평가하기 위해 Yale database를 사용하여 기존 외형기반 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 다양한 조명 조건에서의 인식률이 기존 방법보다 20% 정도 향상 되었다. 또한 연속적으로 영상을 취득하는 시스템에서 제안한 방법의 얼굴 인식 성능을 평가한 결과 매 프레임 결과를 출력하는 방법에 비해 안정적인 성능을 보였다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2271-2283
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• 2015

본 논문에서는 조명 변화에 강인한 상호 정보량 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 다양한 조명 조건에서 취득한 스테레오 영상은 좌우 영상 간에 컬러의 변화가 발생하기 때문에 정확한 스테레오 정합점을 찾는 것이 쉽지 않다. 이 경우, 컬러를 보정하는 작업을 우선 수행하는 것이 일반적이다. 그러나, 좌우 스테레오 영상에 대해서는 컬러 값을 동일하게 보정하는 작업도 시점 차이로 인한 좌우 영상의 변화로 인해서 좌우 영상에 대한 정합 정보가 요구되므로 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 조명 조건에서 취득한 영상에 강인한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이를 위해서 선형적인 관계를 갖는 로그-색도 (log-chromaticity) 컬러 공간으로 변형을 수행하였고, 이 컬러 공간에서 상호 정보량에 기반한 새로운 스테레오 정합 비용 (cost)을 제안하였다. 제안하는 비용은 가중치가 적용된 상호 정보량과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 묘사 벡터의 정보를 화소 (pixel)마다 적응적으로 결합한다. 또한, 보다 정확한 변위 지도 예측을 위해서 세그먼트 기반의 평면 제한 조건도 제안하는 비용에 포함되었다. 다양한 실험 데이터에 대해서 테스트한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해서 보다 정확한 변위 지도 결과를 얻는 것을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.988-993
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• 2007

전역조명기법(global illumination)중에서 난반사(diffuse reflection) 객체들 사이의 관계를 효과적으로 표현하는 래디오시티(radiosity)방법은 객체들 사이의 에너지 교환에 에너지 평형 상태를 모델링 한다. 그러나 래디오시티는 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 적합하지 않았다. 최근 장면생성에 걸리는 소요시간을 크게 단축시킬 수 있는 비용대비 고성능의 그래픽스 하드웨어(GPU)를 이용한 방법들이 제안되고 있다. 객체들 사이에서 교환되는 에너지는 래디언스(radiance)로 표현이 가능하며, 이러한 래디언스는 대상 장면에서 취득한 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 래디언스 맵을 구성해서 얻을 수 있다. 이를 기반으로 대상장면의 조명환경을 구성하면 대상장면의 복잡도와는 별개로 빠르고 사실적인 합성장면을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 점진적 세분(progressive refinement) 알고리즘을 수정하여 래디언스 맵을 이용할 수 있도록 하였으며, 각 텍셀(texel)설정 및 보간(interpolation) 적용 등에 따른 실험 결과를 얻고 분석하였다. 구현된 방법은 이후 영상기반 재조명과 그래픽스 하드웨어를 이용한 영상합성 기술로 영화, 애니메이션, 가상현실, 게임 등에 다양하게 활용될 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.671-674
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• 2007

현재 다양한 분야(영화, 광고, AR 등)에서 영상합성 기법이 많이 사용되고 있다. 실제 영상에 가상의 객체를 합성하거나 가상의 환경에 객체를 합성하는 경우 등 영상과 객체간의 사실적인 합성결과를 얻기 위해서는 실제 환경에 적용된 광원의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실 세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 이용하여 실 세계의 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 LDR(Low Dynamic Range) 영상으로부터 실 세계정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR 영상을 생성한다. HDR 영상을 가시화 한 후 영상에 나타나는 밝기 값을 기반으로 영상을 분할하고 분할된 영상들이 나타내는 빛의 세기에 비례하여 방향성 광원을 추정한다. 추정된 조명조건을 이용하여 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 결과를 얻을 수 있으며 소수의 광원을 추정함으로써 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강 현실 분야에도 적용할 수 있다. 또한 분할된 영상들로부터 광원을 추정하기 때문에 각각의 영상들이 오브젝트에 나타내는 조명효과도 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.29-32
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• 2016

특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-87
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• 2013

컴퓨터 비전에서 두 영상 사이에 대응점을 찾는 영상 정합 성능은 조명 변화에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 조명 변화 문제와 기존 순차 기반 기술자의 단점을 해결하기 위하여, 엄격한 순차 기반의 특징점 기술자를 제안한다. 제안하는 기술자는 관심영역내 모든 픽셀의 순차 정보를 이용하여 기술자를 추출한다. 동일한 픽셀 값의 순차 모호성을 해결하기 위하여, 제안하는 방법은 불연속 스칼라 픽셀 값을 k차수의 연속적인 벡터 값으로 변환한다. k차수의 벡터 값으로부터 계산된 엄격한 순차를 이용하여 특징점 기술자를 추출하였으며, 이를 이용하여 영상 정합을 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 영상의 밝기 왜곡 및 가우시안 노이즈에 기존의 방법보다 강건한 영상 정합 성능을 나타낸다. 제안한 방법은 조명 변화에 강인한 특징점을 표현하는 기술로써 영상 정합과 더불어 얼굴인식, 텍스처 검출 및 영상 분석에 활용될 수 있다.