• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.9-18
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• 2018

Recently, the use of image stitching technology has been increasing as the number of contents based on virtual reality increases. Image Stitching is a method for matching multiple images to produce a high resolution image and a wide field of view image. The image stitching is used in various fields beyond the limitation of images generated from one camera. Image Stitching detects feature points and corresponding points to match multiple images, and calculates the homography among images using the RANSAC algorithm. Generally, corresponding points are needed for calculating conversion relation. However, the corresponding points include various types of noise that can be caused by false assumptions or errors about the conversion relationship. This noise is an obstacle to accurately predict the conversion relation. Therefore, RANSAC algorithm is used to construct an accurate conversion relationship from the outliers that interfere with the prediction of the model parameters because matching methods can usually occur incorrect correspondence points. In this paper, we propose an algorithm that extracts more accurate inliers and computes accurate transformation relations by using correspondence point relation information used in RANSAC algorithm. The correspondence point relation information uses distance ratio between corresponding points used in image matching. This paper aims to reduce the processing time while maintaining the same performance as RANSAC.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.7
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• pp.41-51
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• 2024

In this paper, we explore the enhancement of target detection accuracy in the guided weapon using deep learning object detection on infrared (IR) images. Due to the characteristics of IR images being influenced by factors such as time and temperature, it's crucial to ensure a consistent representation of object features in various environments when training the model. A simple way to address this is by emphasizing the features of target objects and reducing noise within the infrared images through appropriate pre-processing techniques. However, in previous studies, there has not been sufficient discussion on pre-processing methods in learning deep learning models based on infrared images. In this paper, we aim to investigate the impact of image pre-processing techniques on infrared image-based training for object detection. To achieve this, we analyze the pre-processing results on infrared images that utilized global or local information from the video and the image. In addition, in order to confirm the impact of images converted by each pre-processing technique on object detector training, we learn the YOLOX target detector for images processed by various pre-processing methods and analyze them. In particular, the results of the experiments using the CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) shows the highest detection accuracy with a mean average precision (mAP) of 81.9%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.61-64
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• 2003

무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.12
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• pp.111-121
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• 2021

As the main carrier of information, digital image is becoming more and more important. However, with the popularity of image acquisition equipment and the rapid development of image editing software, in recent years, digital image counterfeiting incidents have emerged one after another, which not only reduces the credibility of images, but also brings great negative impacts to society and individuals. Image copy-paste tampering is one of the most common types of image tampering, which is easy to operate and effective, and is often used to change the semantic information of digital images. In this paper, a method to protect the authenticity and integrity of image content by studying the tamper detection method of image copy and paste was proposed. In view of the excellent learning and analysis ability of deep learning, two tamper detection methods based on deep learning were proposed, which use the traces left by image processing operations to distinguish the tampered area from the original area in the image. A series of experimental results verified the rationality of the theoretical basis, the accuracy of tampering detection, location and classification.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.357-364
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• 2005

In this paper, we propose an accurate and fast keyword spotting system for searching user-specified keyword in Hangul document images by using two-level image-to-image matching. The system is composed of character segmentation, creating a query image, feature extraction, and matching procedure. Two different feature vectors are used in the matching procedure. An experiment using 1600 Hangul word images from 8 document images, downloaded from the website of Korea Information Science Society, demonstrates that the proposed system is superior to conventional image-based document retrieval systems.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2843-2845
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• 2002

본 논문에서는 입체 영상 재현을 위한 한쌍의 이미지 스트림 데이터를 MPES-4 표준을 기반으로 효율적으로 인코딩하는 방식을 제안하고, 이에 대한 인코더를 분석, 설계하였다. 최근 하이비전 보다 더욱 인간의 감성에 호소하는 영상 시스템으로서 3차원 입체 영상에 대한 기대가 고조되고 있고, 영상 정보의 현실감 부여와 정보 전달의 리얼리티에 관한 많은 정보론 요구하고 있다. 또한 현대의 정보 통신 분야는 방송, 통신 및 컴퓨터가 통합되고, 무선과 유선이 융합되는 새의운 정보 통신 기술로 진화하고 있다. 이러한 변화의 영향으로 영상 서비스에 대한 기술 개발 경향도 영상 정보의 효율적인 전달 및 저장이라는 기존의 동영상 압축 표준이 갖는 기능뿐만 아니라, 보다 더 향상된 기능을 제공하는 방향으로 나아가고 있다. 기존 입체 영상 인코딩 방식은 상관 관계가(Correlation) 높은 각각의 입체 영상을 독립적으로 인코딩하는 반면, 본 논문에서는 한 인코더에서 동시에 인코딩하는 방식을 제안하였으며, 이 방식은 저장 공간과 이미지 스트림 전송에 효율적일 것이나 MPEG-4는 현재 각광받고 있는 인터넷 등의 멀티미디어 서비스에 있어서 효율적이고 필수적인 핵심기술로 본 논문의 기반이 되었다. 본 논문에서 제안하는 방식은 MPEG-4를 이용한 입체 영상 관련 응용에 적용될 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.2
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• pp.117-124
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• 2014

In this paper, it aims to get an effective marketing strategy in terms of business by introducing combined social video and color marketing technique. The process of research will be implementing a stop motion technique video by combining a black and white video with an extracted color image and then, further investigates each process. The expected result is that the effects can contribute to the development and the activation of company or brand's social video marketing by using the new video production technique. From the perspective of a company, the technique can effect in a positive way. They can provide consistent message to customers (public) by the color effect which contain brand's core message.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.916-919
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• 2012

Bioimaging that can be imaging phenomena within cells of a molecular size have been advanced in technology. We can observe clearly DNA and proteins using a confocal microscope. Currently biological fluorescent imaging area is used essentially for diagnosis and treatment in health and clinical care field. In this paper, we developed an integration management system of analyzing fluorescence images on smart phone. It can support a user to analyse fluorescence images anytime anywhere. And our system is based on client-server configuration and has functions that can figure intensity of fluorescence images and manage many imaging data. Proposed system can be a mean of ubiquitous health because it helps a doctor diagnose by analyzing fluorescence images of emergency patients without time and space restrictions.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.9
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• pp.2071-2077
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• 2010

Interface modules design between image sensor and external components are designed by FPGA (Field Programmable Gate Array) in this paper. Generally speaking, to satisfy synchronization for the poor quality data in image, SRAM is needed. To receive synchronization signal and image signal data with pixel dimension, the proposed interface logic technique is implemented. From the proposed technique, we can obtain more clear screen by implementing with pixel dimension. Operating frequency of image sensor and that of TFT-LCD are 50MHz and 6.5MHz, respectively. Most of control logic functions are embedded in FPGA. The designed logic gate counter has 33,216 and is designed by Quartus II.