• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.3
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• pp.133-139
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• 2006

Multimedia data is increasing rapidly by development of computer Information technology. Specially, quick and accurate processing of image data is required in image retrieval field. But it is difficult to guarantee both quickness and accuracy. This article suggests the algorithm that extracts representative features of image using genetic algorithm to solve this problem. This algorithm guarantees quickness and accuracy of retrieval by extracting representative features of image. We used color and texture as feature of image. Experiment shows that feature extracting method that is proposed is more accurate than existing study. So this study establishes propriety of method that is proposed.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.2
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• pp.161-166
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• 2011

In this paper, we propose a novel background segmentation and feature point extraction method of a human motion for the augmented reality game. First, our method transforms input image from RGB color space to HSV color space, then segments a skin colored area using double threshold of H, S value. And it also segments a moving area using the time difference images and then removes the noise of the area using the Hessian affine region detector. The skin colored area with the moving area is segmented as a human motion. Next, the feature points for the human motion are extracted by calculating the center point for each block in the previously obtained image. The experiments on various input images show that our method is capable of correct background segmentation and feature points extraction 12 frames per second.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.37-39
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• 2002

정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.3
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• pp.353-359
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• 2010

In this paper, we propose the automatic image-to-image registration of high resolution satellite images using local properties of tie points to improve the registration accuracy. A spatial distance between interest points of reference and sensed images extracted by Scale Invariant Feature Transform(SIFT) is additionally used to extract tie points. Coefficients of affine transform between images are extracted by invariant descriptor based matching, and interest points of sensed image are transformed to the reference coordinate system using these coefficients. The spatial distance between interest points of sensed image which have been transformed to the reference coordinates and interest points of reference image is calculated for secondary matching. The piecewise linear function is applied to the matched tie points for automatic registration of high resolution images. The proposed method can extract spatially well-distributed tie points compared with SIFT based method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.277-277
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• 2021

합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.411-416
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• 1998

본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.740-743
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.887-890
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• 2004

임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.4
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• pp.469-477
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• 2013

This paper enhances the speed of a pedestrian detection using an estimation of feature information based on integral image. Pedestrian model or input image should be resized to the size of various pedestrians. In case that the size of pedestrian model would be changed, pedestrian models with respect to the size of pedestrians should be required. Reducing the size of pedestrian model, however, deteriorates the quality of the model information. Since various features according to the size of pedestrian models should be extracted, repetitive feature extractions spend the most time in overall process of pedestrian detection. In order to enhance the processing time of feature extraction, this paper proposes the fast extraction of pedestrian features based on the estimate of integral image. The efficiency of the proposed method is evaluated by comparative experiments with the Channel Feature and Adaboost training using INRIA person dataset.