Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.505-507
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2001
본 논문에서는 그람-슈미트 방법 및 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA)기법을 이용한 영상분리방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 전처리 없이 ICA나 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 개선된 영상을 보여준다. 이는 원래의 ICA 모델에 대하여 동일한 조건으로 일반화하여 그람-슈미트의 독립된 성분들이 ICA 모델에 충분히 동일하다는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.750-753
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2003
본 논문에서는 명함 영상에서 문자 영역을 추출하기 위해서 전처리 과정을 수행하여 잡영을 제거한다. 잡영이 제거된 명함 영상을 3배로 축소하여 가로 스미어링을 적용하여 문자열의 후보 영역을 추출하고 문자열과 비문자열의 영역으로 분리한 후, 문자열 영역에 세로 스미어링을 적용한다. 추출된 문자열 영역과 세로 스미어링된 문자열 영역에 대해 OR연산을 수행하여 문자의 특징이 분리되는 것을 제거하고 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 문자의 영역을 추출한다 제안된 방법을 실제 영문 명함의 개별 문자 추출에 적용한 결과, 기존의 영문 명함 추출 방법보다 개선되었다.
In medical image processing field, object recognition is usually carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with object recognition during computer processing. Therefore, this paper suggests effective object recognition method based on the magnetic resonance (MR) theory to resolve the basic limitations in computer processing. We propose the efficient method of robust gray-white matter segmentation by texture analysis through the Susceptibility Weighted Imaging (SWI) for contrast enhancement. As a result, an average area difference of 5.2%, which was higher than the accuracy of conventional region segmentation algorithm, was obtained.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.7
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pp.503-506
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2013
In this paper, we propose the face recognition method combining the ECSP preprocessing technique which is modified version of previous CS-LBP and the illumination-robust D2D-PCA feature. The performance evaluation of proposed method was carried out using various binary pattern operators and feature extraction algorithms such as well-known PCA and 2D-PCA on the Yale B database. As a results, the proposed method showed the best recognition accuracy compared to different approaches, and we confirmed that the proposed approach is robust to illumination variation.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.84-85
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2015
자막방송은 지상파 방송 수신을 통해 시청 가능한 자막 서비스를 의미하며, 현재 모든 지상파 방송 프로그램에 대해 자막방송이 제공되고 있다. 자막방송을 위한 자막 데이터는 일반적으로 속기를 통해 입력되며, 방송에서 속기를 통해 작성된 자막 데이터는 파일로 저장되어 해당 방송 프로그램에 대한 메타데이터로 활용되거나, 동일한 프로그램이 재방송으로 편성될 경우의 자막방송에 활용될 수 있다. 하지만 재방송의 경우 편집으로 인해 본방송과 내용상의 차이가 발생할 수 있으므로 편집이 발생한 부분을 포착하여 자막 데이터에도 동일한 편집을 적용한 후에 자막방송으로 활용되어야 한다. 따라서 재방송 송출에 기존 자막파일이 활용될 경우 반드시 전처리를 통해 자막과 영상의 내용을 일치시키는 과정이 필요하다. 그러나 방송 현장의 재방송 편성/송출 워크플로우에서는 자막 전처리를 위해 필요한 정보들이 갖춰지지 않는 예외적인 경우가 종종 발생하기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방송 현업의 재방송 편성/송출 워크플로우에서 파일기반 자막송출 기능을 안정적으로 사용하기 위해 자막 전처리 과정에서 발생할 수 있는 오류들에 대한 대처방법을 설명하고, 그 방법을 구현한 시스템을 소개한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.2
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pp.433-438
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2019
This paper proposes a method of improving deep learning based numbers and characters recognition performance on parts of drawing through image preprocessing. The proposed character recognition system consists of image preprocessing and 7 layer deep learning model. Mathematical morphological filtering is used as preprocessing to remove the lines and shapes which causes false recognition of numbers and characters on parts drawing. Further.. Further, the used deep learning model is a 7 layer deep learning model instead of VGG-16 model. As a result of the proposed OCR method, the recognition rate of characters is 92.57% and the precision is 92.82%.
In this paper, we introduce a real-time method to render a 3D scene using image-based lighting. Previous approaches for image-based lighting focused on diffuse reflection and mirror-like specular reflection. In this paper, we provide a simple preprocessing approach to efficiently approximate Phong reflection model, which has been used for computer graphics applications for several decades. For diffuse reflection, we generate a texture map for diffuse reflection by integrating the source image in preprocessing step, similarly to the previous approaches. We adopt the similar idea to produce a set of specular reflection maps for various material shininess. By doing this, we can render a dynamic scene without high computational complexity or numerous texture map access.
In mapping a texture image into a 3D mesh model for photo-realistic graphic applications, the compression of texture image is as important as geometry of 3D mesh. Typically, the size of the (compressed) texture image of 3D model is comparable to that of the (compressed) 3D mesh geometry. Most 3D model compression techniques are to compress the 3D mesh geometry, rather than to compress the texture image. Well-known image compression standards (i.e., JPEG) have been extensively used for texture image compression. However, such techniques are not so efficient when it comes to compress an image with texture patches, since the patches are little correlated. In this paper, we proposed a preprocessing method to substantially improve the compression efficiency of texture compression. From the experimental results, the proposed method was shown to be efficient in compression with a bit-saving from 23% to 45%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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