• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.10-10
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• 2003

This paper extracts the edge of main components of face with Gabor wavelets transformation in facial expression images. FCM(Fuzzy C-Means) clustering algorithm then extracts the representative feature points of low dimensionality from the edge extracted in neutral face. The feature-points of the neutral face is used as a template to extract the feature-points of facial expression images. To match point to Point feature points on an expression face against each feature point on a neutral face, it consists of two steps using a dynamic linking model, which are called the coarse mapping and the fine mapping. This paper presents an automatic extraction of feature-points by dynamic linking model based on Gabor wavelets and fuzzy C-means(FCM) algorithm. The result of this study was applied to extract features automatically in facial expression recognition based on dimension[1].

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.57-61
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• 2000

본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.234-239
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.284-287
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• 2003

본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다 스캔한 영상을 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징은 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 ½되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.847-850
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• 2022

최근 가상 현실(Virtual Reality), 파노라마(Panorama) 영상 등에 관한 관심과 수요가 증가함에 따라 고해상도 영상을 얻기 위한 영상 스티칭(Image Stitching)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 영상 스티칭은 다수의 영상을 하나의 영상으로 합성해 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있는 기술이다. 영상 스티칭에 있어 특징점 추출 및 매칭 과정의 정확도는 스티칭 영상의 품질을 결정짓는 핵심적인 요소이지만, 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법은 밝기가 어둡고 선명도가 낮은 영상의 스티칭에서 정확도가 저하될 수 있고 생성된 스티칭 영상의 품질 또한 저하될 수 있다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 앞선 제한적 영상에 대하여 특징점 추출 및 매칭의 정확도를 높여 스티칭 영상의 품질을 높이기 위하여 SuperPoint와 SuperGLUE를 활용한 입력 영상의 밝기 적응형 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.787-789
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.399-402
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• 2001

본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.39-42
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• 2011

본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.448-450
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• 2012

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.129-134
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.