• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.11-20
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• 2000

본 논문은 도로영상에서 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출방법을 제안코자 한다. 축소영상에서 차영상 방법을 이용하여 윤곽선을 추출하고 원영상에서 특징을 추출함으로써 추적의 정확성을 높이고자 한다. 사용된 특징은 물체화소의 원분포, 중심모멘트, 최대${\cdot}$최소비이다. 이를 이용하여 데이터 연상문제를 해결하였으며, 실시간 추적을 위하여 칼만필터를 사용하였다. 제안된 알고리즘에 의해 추출된 특징 벡터는 다중 차량 추적에 적합함을 실험을 통해 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.242-244
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• 2014

파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.940-947
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• 2015

본 논문에서는 기존의 터치 센서방법과 초음파나 레이저를 사용하는 방법이 아닌 디스플레이에 프린트된 매트릭스 패턴 영상을 이용하여 위치 정보를 추출하는 시스템의 패턴 영상의 특징점을 찾고 관심 영역의 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 패턴 영상의 조도값과 패턴의 특징을 이용하여 촬영된 영상의 회전된 각도와 신뢰성 있는 특징점을 찾고 관심영역을 추출한다. 성공적인 관심 영역 추출을 위해서 다양한 각도에서 판서된 패턴영상을 이용하여 위치 관심영역 추출을 테스트하였고 성공적으로 관심영역을 추출하는 것을 확인하였다. 제안한 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 검증하고, 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx FPGA(xc6vlx760) 보드를 이용하여 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.33-38
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• 2001

본 논문에서는 영상의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 본 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다. 약 170개의 폐곡선을 이루는 영상에 대한 검색 실험을 통하여 모양 정보에 대한 정확도를 측정하였다. 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.72/0.83를 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.161-164
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• 2001

캐릭터의 자동 생성이란 영상처리 기법을 이용하여 사람의 얼굴에서 특징을 추출하고, 이 특징들을 기반으로 독특한 캐릭터를 자동으로 얻어내는 방법을 의미한다. 본 논문에서는 사람마다의 얼굴의 특성에 기반한 캐릭터를 자동으로 생성하기 위하여 얼굴의 각 구성요소들의 특징을 효과적으로 추출하기 위한 방법을 제시한다. 얼굴을 구성하는 각각의 요소들의 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 각 구성요소에 해당하는 데이터베이스를 검색하여 특징을 잘 표현할 수 있는 그림을 선택한다. 최종적으로 선택된 그림들은 원 이미지의 비율에 맞도록 재구성하여 얼굴 캐릭터를 생성한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2013

우리나라는 삼면이 바다인 환경적 특성으로 인해 연안 양식 산업이 발전해 왔다. 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리에 의해 우리나라 근해의 양식 산업이 받는 피해가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 잡아먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 이 논문에서는 수중에서 획득한 아무르불가사리 영상에서 효과적으로 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 6-방향 스캐닝을 이용한 볼록 특징 추출을 사용하여 기존 방법에 비해서 적은 수의 특징 후보를 산출한다. 또한, 추출된 볼록 특징과 영역 중심점을 이용하여 후보 오목점을 선정한 후 최종 오목 특징을 추출한다. 군집 생활을 하는 불가사리의 특성 때문에 입력 영상의 불가사리 개체도 밀집되어 있다. 따라서 입력 영상에서 추출되는 특징 후보의 수를 최소화하는 것은 중요한 의미를 갖는다. 실험결과, 제안한 특징 추출 방법은 특징 후보수 대비 특징 추출률이 약 88%로 기존 방법에 비해 개선되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.111-118
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• 2014

본 논문에서는 영상접합 조작 검출을 위한 효율적인 마코프 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용하는 마코프 상태는 이산 코사인 변환 영역에서 인접한 블록간 계수의 차이로 구성되며, 블록간 대칭성을 이용하여 다양한 1차 마코프 천이확률을 접합 검출을 위한 특징으로 추출한다. 아울러 마코프 확률의 분포를 분석하여 특징의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.28-34
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• 2012

특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1819-1822
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• 2003

내용 기반 영상검색에서 다중 특징을 사용하여 영상을 검색하는 기존의 방법들은 영상에서 특징간의 상관관계를 고려하지 않고 각 특징을 개별적으로 추출하여 검색에 사용한다. 따라서 특징간의 최적의 가중치를 찾아야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 내용기반 영상검색을 위해 색과 질감 특징을 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 특징 벡터인 CCE (channel color energy)를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.522-525
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• 2009

본 논문에서는 인터넷의 역기능으로 현대 사회에 큰 문제를 야기 시키는 음란성 유해 동영상을 내용기반으로 판별하기 위한 방법을 제안하였다. 유해 동영상에서 오디오 데이터를 이용하여 특징을 추출하였다. 사용된 오디오 특징은 주파수 스펙트럼, 자기상관, MFCC이다. 음란성의 내용이 될 수 있는 소리의 특징을 추출하였고 동영상 전체 오디오에서 해당 소리의 특징과 일치하는지를 측정하여 유해성을 판별하였다. 제안한 방법의 실험은 각 특징마다 유해 판별 측정 결과와 다중 특징을 이용한 측정 결과를 비교 수행하였다. 하나의 오디오 특징만을 추출하여 사용하였을 때 보다 다중 특징의 사용이 좋은 결과를 얻을 수 있었다.