• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.119-126
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• 2005

We propose a new content-based image retrieval using a representative color histogram and directional pattern histogram that is adaptive to the classification characteristics of the image blocks. In the proposed method the color and pattern feature vectors are extracted according to the characteristics o: the block classification after dividing the image into blocks with a fixed size. First, the divided blocks are classified as either luminance or color blocks depending on the saturation of the block. Thereafter, the color feature vectors are extracted by calculating histograms of the block average luminance co-occurrence for the luminance block and the block average colors for the color blocks. In addition, block directional pattern feature vectors are extracted by calculating histograms after performing the directional gradient classification of the luminance. Experimental results show that the proposed method can outperform the conventional methods as regards the precision and the size of the feature vector dimension.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.8
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• pp.804-814
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• 2000

In this paper, we propose an effective method to detect the regions of interests in the Videostrobokymography System. Videostrobokymography system is a medical image processing system for extracting automatically the diagnosis parameters from the irregular vibratory movements of the vocal fold. We detect the regions of interests through three steps. In the first step, we remove the noise in the input image and we find the minimum energy value in each frame. In the second step, we computed the edge by everage value for the one line. In the third step, the regions of interests can be extracted by using the Merge Algorithm which uses the variance of luminance as the feature points. We experimented this method for the vocal fold images of nineteen patients. In consequence, the regions of interests are detected in most vocal fold images. The method proposed in this study is efficient enough to extract the region of interests in the vocal fold images with the frame rate of 40 frames/second and the resolution of 200${\times}$280 pixels.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.318-320
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• 1999

본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환(Discrete Cosin Transform : DCT)를 이용한 자동차번호판 추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 배경으로 이루어져 있으며 번호판 내에는 문자들이 조밀하게 모여 있다는 특징과 번호판 영역이 직사각형으로 되어 있다는 것을 이용하여 DCT에 의해서 자동차영상에서 수직, 수평, 대각선 성분만을 추출한후 이 추출된 에지영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 검출하고 이 검출된 번호판영역을 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 날씨가 흐리거나 아주 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서는 번호판 추출이 힘들었다. 그러나 제안된 본 논문은 날씨와 납과 밤에 상관없이 일관된 번호판 영상을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.347-350
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• 2003

표면정보 기반 영상정합기법은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전체적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 정합 수행에 있어 전체 객체를 가장 잘 대표하는 특정 개수의 표면점을 추출하고, 이 대표점으로부터 변환 값을 계산하는 것이 영상정합의 합리적인 최적화 단계를 위해 필수적이다. 대표점 추출결과에 따라 전체 정합의 결과가 달라지게 되므로 정합의 변환요소 값을 정확하게 구해낼 수 있는 대표점을 추출하기 위해 적절한 샘플링 기법의 선택이 요구된다. 본 연구에서는 효율적인 표면정보 기반 다중 모달리티 영상정합을 위해 계통추출법 기반 샘플링 기법과 특징점 탐지 기법 기반 샘플링 기법의 성능을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.322-326
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• 2006

본 논문에서는 내시경 영상에 대해 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 17개가 정확히 추출되었고 3개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 정확히 추출되지 않았다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.1016-1023
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• 2009

A license plate recognition system consists of image processing in which characters and features are extracted, and pattern recognition in which extracted characters are classified. Feature extraction plays an important role in not only the level of data reduction but also performance of recognition. Thus, in this paper, we focused on the recognition of numeral characters especially on the feature extraction of numeral characters which has much effect in the result of plate recognition. We suggest a hybrid statistical feature model which assures the best dispersion of input data by reassignment of clustering property of input data. And we verify the effectiveness of suggested model using multi-layer perceptron and learning vector quantization neural networks. The results show that the proposed feature extraction method preserves the information of a license plate well and also is robust and effective for even noisy and external environment.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1357-1358
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• 2015

본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.19-22
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)와 얼굴인식에서 널리 쓰이는 Gabor 기술어를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한다. SURF 기반 영상인식 방법은 특징점을 찾고 해당 특징점에서 기술어를 추출한 후, 정합을 수행한다. 본 논문에서는 SURF 를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴인식 방법을 제안한다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식 방법에 비해 더 높은 얼굴 인식 성능을 보여줄 뿐 아니라 정합시간을 포함한 처리 속도면에서도 더 우수한 성능을 보였다. 이러한 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 SURF 보다 얼굴 인식에 적합함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.784-786
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• 2004

두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.761-764
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• 1998

본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.