• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
• /
• pp.184-188
• /
• 1999

최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.7-15
• /
• 2014

본 연구는 PCA와 템플릿 정합을 사용한 얼굴 표정 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 얼굴 영상은 Haar-like feature의 특징 마스크를 사용하여 획득한다. 획득한 얼굴 영상은 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리하여 얼굴 요소 추출에 용이하게 나눈다. 얼굴 요소 추출은 눈 영상과 입 영상을 추출하는 과정으로 먼저 학습영상으로 PCA를 거쳐 생성된 고유얼굴을 구한다. 고유 얼굴에서 고유 입과 고유 눈을 획득하고, 이를 얼굴 분리 영상과 템플릿 매칭시켜 얼굴요소를 추출한다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징으로 표정을 인식한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 방법보다 추출률이 우수하게 나왔으며, 특히 입 요소의 추출률은 99%에 달하였다. 또 이 얼굴 요소 추출 방법을 표정인식에 적용하였을 때 놀람, 화남, 행복의 3가지 표정의 인식률이 80%를 상회하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권3호
• /
• pp.46-53
• /
• 2011

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한 다. 일반적으로, SURF를 이용한 물체 인식은 특징점 추출 및 정합만을 수행하지만, 본 논문에서 제안하는 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 특징점 추출 및 정합뿐만 아니라 얼굴 영상 회전 및 특징점 검증을 추가로 수행한다. 얼굴 영상 회전은 특징점의 수를 증가시키기 위해 수행되며, 특징점 검증은 정확하게 정합된 특징점들을 찾기 위해 수행된다. 비록 본 논문에서 제안한 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 PCA를 이용한 방법보다 연산 시간이 더 요구되었지만, 인식률은 보다 더 높았다. 이러한 실험 결과를 통해, 특징점 추출 알고리즘도 얼굴 인식에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.101-107
• /
• 2013

일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.1-7
• /
• 2008

본 논문은 스케일 스페이스 필터링 기법을 활용하여 홍채영상으로부터 사람마다 고유한 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 추출되는 특징은 성능이 우수하고 신뢰도가 높아 고속의 자동 인식 시스템의 제작에 활용 될 수 있다. 제시하는 알고리즘은 우선 홍채영상으로부터 홍채 부분을 분리하고 홍채의 중심과 반경을 산출한 후, 노이즈가 심한 부분을 제거하고 2D 형태의 고유한 특징들을 추출한다. 노이즈에 대한 영향을 최소화 하기 위해 스케일 스페이스 필터링이 사용된다. 성능을 입증하기 위해 18명으로부터 얻은 272개의 홍채영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과는 제시하고 있는 알고리즘이 성능과 신뢰도 측면에서 매우 우수함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.1-13
• /
• 2011

본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.330-335
• /
• 2004

본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 색모델을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 그 다음, 추출된 피부색 영상으로부터 Eigenface를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 마지막으로, 얼굴 영역으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하고, 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 퍼지 모델을 구성한다. 이 모델로부터 퍼지 이론을 이용하여 최종적으로 인간의 감성을 추론한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권3호
• /
• pp.241-252
• /
• 2000

이 논문에서는 2차원 영상의 외곽선 정보를 이용하여 추출한 바이스펙트럼과 가중치 퍼지 분류기를 이용하여 영상의 이동, 회전, 크기 변화에 무관한 패턴 인식 기법을 제안하고, 그 인식 결과를 LVQ(Learning Vector Quantization)를 이용한 신경망 분류기와 비교하였다. 3차 큐물런트를 근간으로하는 바이 스펙트럼은 각 영상의 외각선 정보에 적용되어 15개의 특징값들을 추출한다. 이 특징 벡터들은 영상의 이동, 회전, 크기 변화에 무관한 특징을 가지며 2차원 평면 영상의 대표값으로 사용되어 패턴 분류를 위해 가중치 퍼지 분류기의 입력으로 들어간다. 서로 다른 8가지 비행기들의 평면 영상을 이용하여 실험한 결과들은 제안된 인식 시스템의 성능이 상대적으로 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2949-2955
• /
• 2015

최근 들어 사진, 애니메이션, 동영상과 같은 디지털 시각 매체가 폭발적으로 증가함에 따라서 의도적 또는 비의도적으로 입력 영상 내에 모자이크 블록들을 생성해야 할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 입력된 컬러 영상에 존재하는 모자이크 블록들을 경계 특징을 이용하여 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 캐니 에지를 검출하고, 검출된 에지로부터 모자이크 블록의 경계 특징을 추출하여 모자이크 블록이 존재할 가능성이 있는 후보 영역들을 찾는다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 비 모자이크 영역들을 제거하고 실제적인 모자이크 블록들만을 검출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 방법이 다양한 종류의 입력 영상에서 모자이크 블록들을 강건하게 검출한다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권8호
• /
• pp.101-112
• /
• 1999

본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.