• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.547-556
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.237-240
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• 2000

본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.383-385
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• 2011

본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저함이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저함 추출을 하였다. 도한 시간 현저함 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1358-1360
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• 2015

본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.275-278
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• 2004

지문 인식 방식은 기존의 영상 처리와는 달리 여러 가지 문제점을 포함하고 있다. 지문에는 기준 좌표축이 존재하지 않으므로 회전되어 채취된 지문에 대한 처리가 어려우며, 신체의 일부로서 유연성을 가지고 있어 채취될 때마다 모양이 달라 보이고, 지문이 손상될 수 있어 저 품질의 지문이 빈번히 발생할 수 있다 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 특이점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 특이점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 회전변위에 대한 영향을 최소화 하여 지문의 정합도를 높여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.380-384
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• 2003

현재 정보의 가치가 높아짐에 따라 생체인식에 대한 연구가 많아지고 있다. 특히 지문에 대한 연구가 활발한데 기존의 융선을 이용한 특징점 추출이 아닌 지문에서 잡음이 적은 골선을 이용하고 에지 보존 평활화를 12방향각에 대해 적용함으로 보다 세밀한 에지 보존 평활화를 사용함으로 보다 정확한 특징점 추출의 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.76-88
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• 1999

본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1841-1842
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• 2008

본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)알고리즘으로부터 얻어진 로컬 특징점으로부터 물체를 인식하는 방법에 대하여 논하였다. SIFT알고리즘은 물체의 스케일, 회전에 강인하고, 또한 3차원 시점의 변화에도 부분적으로 강인한 특징점을 추출한다. SIFT 알고리즘은 입력영상에 크기가 다른 가우시안 함수를 적용하고, 블러링된 영상들의 차 영상에서 극값을 추출하여 특징점으로 사용한다. 하지만 SIFT알고리즘에서 가우시안 함수를 적용하는 것은 상당히 많은 연산을 필요로 하기 때문에 본 논문에서는 하나의 옥타브를 사용하여 연산시간을 단축하였다. 하나의 옥타브를 사용함으로써 물체의 스케일이 크게 변하였을 때는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 대상 물체의 작은 스케일, 큰 스케일에서 추출된 특징점을 혼합하여 DB를 생성하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.328-329
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• 2020

처음 방문하는 도시에서 건물의 외형만을 보고 목적지를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 카메라로부터 촬영된 영상에서 특징점을 추출하고 이를 이미 데이터베이스에 저장된 영상과 매칭하는 작업을 통해 해당 건물의 이름이 무엇인지 알려주는 시스템을 개발하였다. Oriented fast and rotated brief 알고리즘을 이용하여 크기 변화, 회전 등에 강인한 특징점을 추출하였고 알고리즘과 Brute-Force Matcher와 K-Nearest Neighbor 방법을 이용하여 특징점을 매칭하였다. 제안된 시스템은 실제 스마트폰으로 촬영된 영상을 데이터베이스에 연동하여 실험한 결과 90% 이상의 정확도를 보여 주었다.