• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.181-184
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• 2001

본 논문에서는 얼굴영상의 특징추출에 적합한 LITFE (Linear Interpolated Triangle Feature Extraction)를 이용하여 얼굴영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. LITFE는 얼굴의 위치정보를 보존하면서 영상 분할이 가능한 특징추출 알고리즘으로, PCA (Principal Component Analysis) 의 신경회로망적 접근방법인 GHA(Genralized Hebbian Algorithm)와 병행하면 얼굴의 특징을 효과적으로 추출하여 인식할 수 있는 장점이 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.5
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• pp.581-586
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• 2004

In this paper, we proposed a content-based image retrieval using a color feature for central region and its optimized comparing bin method. Human's visual characteristic is influenced by existent of central object. So we supposed that object is centrally located in image and then we extract color feature at central region. When the background of image is simple, the retrieval result can be bad affected by major color of background. Our method overcome this drawback as a result of the human visual characteristic. After we transform Image into HSV color space, we extract color feature from the quantized image with 16 level. The experimental results showed that the method using the eight high rank bin is better than using the 16 bin The case which extracts the feature with image's central region was superior compare with the case which extracts the feature with the whole image about 5%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.255-257
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• 2008

본 논문에서는 최근 IT 기술의 발전에 따라 무수히 양산되고 있는 멀티미디어 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에 사용되는 데이터베이스(DB) 영상들에 존재하는 각 객체들의 존재 영역을 기반으로 질의 영상 (query image)의 객체 영역을 추정해서 검색에 활용하는 것이다. 이는 질의 영상의 전체 영역으로부터 객체를 추정하는 것보다 데이터베이스 영상들로부터 추출한 통계적 객체 분포 범위를 기반으로 추정하기 때문에 빨리 객체 추출이 가능하도록 한다. 따라서 객체를 추출하기 위한 배경 지식이나, 사용자 입력이 전혀 필요 없다. 이렇게 추출된 객체 영역의 영상들로부터 GLCM 알고리즘을 이용해서 객체 영역의 특성이 잘 반영된 질감 특징 값을 바탕으로 검색에 활용 할 경우 원본 영상의 질감 특징을 활용한 경우보다, 객체의 질감 특징을 더 잘 반영한다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.141-144
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• 2000

본 논문은 교통 안전 표지판 인식에 적용이 가능한 새로운 영상의 특징 정보 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인간의 인식 시스템에서 이용하는 기본 특징인 색과 형태정보를 이용하여 영상 인식에 적용한다. 색 정보의 추출은 RGB성분의 히스토그램 분포를 이용하고 형태 정보의 추출은 기하학적인 형태 정보 추출 방법과 모멘트를 이용한다. 본 논문은 유사 영상 검색을 위한 새로운 특징 정보 추출 방법과 간단한 특징 정보 표현 그리고 계산량의 감소 효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.767-770
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 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 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.7
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• pp.767-778
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• 1992

Is discussed. A method to extract feature points and to synthesize human facial images In 3-Dmodel-based ceding system, faciai feature points are extracted automatically using some image processing techniques and the known knowledge for human face. A wire frame model matched to human face Is transformed according to the motion of point using the extracted feature points. The synthesized Image Is produced by mapping the texture of initial front view Image onto the trarnsformed wire frame. Experinent results show that the synthesitzed image appears with little unnaturalness.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.187-196
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• 1999

This paper presents an efficient and automatic color and motion feature extraction algorithm for content-based MPEG-l video retrieval. Based on the proposed method. a video retrieval system is implemented. For color feature. the proposed algorithm considers dynamic color iRformation in video data, and thereby can overcome the limits of the previous key-frame based method. For motion feature, we utilize the motion vector in MPEG-l video with color information. and extract the color-motion feature. The proposed algorithm can solve the weakness of the previous location based motion feature method. Finally. the proposed method is evaluated within the implemented video retrieval system.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.370-372
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• 2006

본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.12
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• pp.1249-1265
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• 1991

In this paper, a fast and adaptive feature extraction algorithm for textured image segmentation is proposed. First, a conventional algorithm to extract the statistical texture features are described and we obtain the recursive equations from that conventional method and it is used for extraction of sevaral texture features. And also we propose the adaptive algorithm which extract the texture features. To evaluate the performance of proposed algorithm, we apply the proposed method to artificial texture images. From the results of computer simulation, the proposed method is superior to the conventional one.