• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.138-142
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• 1998

자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.137-138
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• 2018

이미지의 픽셀 기반 처리는 한 픽셀의 값을 변환하고 다른 픽셀의 값에 관계없이 현재 픽셀의 값에 따라 변환하는 프로세스를 의미한다. 픽셀 기반 처리는 이미지 변환, 이미지 향상 및 이미지 합성과 같은 많은 분야에서 가장 기본적인 작업이다. 본 논문에서는 히스토그램 연산과 같은 영상의 전처리 과정이 경계 검출 결과에 미치는 상호 연관성에 대해 알아보고 픽셀 기반의 처리를 이용하여 효과적으로 영상의 윤곽을 찾는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.505-508
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• 2003

디지털 영상 자천가 대중화됨에 따라 방대한 양의 자료를 효과적으로 이용 및 검색하기 하기 위해 영상 데이터의 색인과정이 필수적이다. 뉴스 데이터에서 자막 프레임은 뉴스의 내용을 한 눈에 파악할 수 있는 중요한 정보이다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 데이터에서 색인과정을 위해 우선 자막 프레임을 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 자막이 있는 프레임을 검출하기 위해 가변길이 프레임 생략법을 이용하여 키프레임을 검출한다. 영상보정을 위한 전처리 작업으로 BC(Brightness & Contrast) 필터기법을 제안하고 자막영역을 대상으로 IT(Invers & Threshold) 기법을 적용하여 자막프레임을 검출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.391-395
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• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1335-1336
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• 2015

스테레오 X-선 검색장치에서 취득된 2장의 영상을 통하여 얻어질 수 있는 3차원 정보의 한계를 극복하기 위하여 취득된 영상에 대하여 간단한 전처리 및 시점을 변환하여 실시간으로 3D 출력하여 관측자로 하여금 상당한 입체감을 느낄 수 있게 할 수 있는 기법을 제시하였으며, 본 연구의 결과는 실시간 스테레오 X-선 검색장치의 효율을 높이는데, 주요하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 기존 좌, 우 프레임 병합 출력을 연속 프레임 120Hz 출력으로 개선하고, 입체감 인지 시간을 줄이기 위하여 초기 영상을 제공하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1361-1362
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• 2015

차량의 수요가 증가함에 따르는 지능적인 통제시스템의 요구된다. 그리고 과학기술의 발달과 시스템의 자동화에 따라 사람뿐만 아니라 차량도 인식이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문은 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 차량의 번호판 인식을 수행한다. 번호판 영역과 번호는 영상처리에서 영상 이진화와 영상 모폴로지 기법 등 전처리 과정을 거친 후 검출하고, 차량 번호를 인식하기 위해 0~9사이의 숫자를 클래스 별로 데이터의 차원을 축소시켜 다항식 기반 RBFNNs에 학습하고, 테스트 차량의 번호판에서 번호별로 분류하여 차량번호를 인식한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.122-125
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• 2003

An adaptive contour smoothing algorithm designed as a preprocessor for shape coders is presented. In the proposed method, the degree of the adaptive smoothing is controlled based on the significance of each contour point, which is quantified according to inter-region contrast in an intensity image. The actual smoothing consists of an expansion operator and a thinning algorithm. Experimental results show that the proposed method results in a saving of about 20% in number of coded bits with a negligible additional texture degradation in the reconstructed intensity image.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.451-454
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• 2005

본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.