• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.273-280
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• 2013

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.745-747
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• 2005

본 논문은 연속 초음파 영상으로부터 모자이크 영상을 구하기 위한 특징점 기반 블록 움직임 추출 방법에서 정확도를 높이고 계산 시간을 줄이기 위해 다해상도(multi-resolution)영상을 이용한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 방법을 제시하였다. 초음파 영상에서의 Speckle 노이즈의 영향을 줄이기 위해 저해상도의 영상에서 특징점을 추출하고, 계산 시간을 줄이기 위해 저해상도 영상의 추정된 움직임을 고해상도 영상의 움직임 추정에 적용하여 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 계산 시간을 개선하면서 모자이크 영상의 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.391-395
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• 2000

본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.53-58
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• 2000

본 논문은 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 표정영상에서 특징점들을 추출한 후 추출된 특징점으로부터 Gabor 웨이브렛들을 이용하여 표정영상의 국소영역을 복원한다. 얼굴의 특징점 추출은 두단계로 이루어진다. 1단계는 이차원 Gabor 웨이브렛 계수 히스토그램의 평균값을 적용하여 얼굴의 주요 요소성분들의 경계선을 추출한 후, 2단계에서는 추출된 경계선 정보로부터 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 얼굴의 주요 요소성분들의 최종적인 특징점들을 추출한다. 본 연구에서는 FCM 군집화 알고리즘을 이용하여 추출된 적은 수의 특징점들 만으로도 표정영상의 주요 요소들을 복원할 수 있음을 제시한다. 이것은 인간의 얼굴 표정인식 뿐만아니라 물체인식에도 적용되어질 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.1951-1959
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• 1998

본 논문에서는 내용기반 접근 방법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 이를 이용한 영상 검색 시스템을 Oracle 데이터베이스상에서 구현하였다. 먼저, 다양한 입력 영상에 대하여 기존 Stricker 방법을 수정하여 영상의 칼라 특징을 추출하고, 추출된 칼라 특징과 ART2 신경만을 이용하여 영상들을 개략 분류한다. 다음, wavelet 변환을 이용하여 변환 영역상에서 영상의 질감 특징을 추출하고, 이를 이용하여 전 단계에서 칼라 특징으로 개략 분류된 영상들의 최종적인 상세 분류를 수행한다. 연구된 특징 추출 방법들을 기반으로 하여, 관계형 데이터베이스상에서 확장된 SQL문을 사용하여 영상 검색 시스템을 구현하였다. 제안된 영상 검색 시스템은 Oracle DBMS상에서 구현되었고, 200개의 시험 영상으로 실험한 결과, Recall과 Precision에서 90%, 81%의 만족한 검색 효율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.43-46
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• 2004

현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2004

본 논문에서는 저해상도 및 저대비의 특성을 지니는 문자 영상으로부터 특징을 추출하고 연상메모리를 이용하여 대상 문자를 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도 영상의 이진화 과정에서 발생할 수 있는 정보의 왜곡 현상을 피하기 위하여 입력 영상의 gradient 정보를 이용하여 특징을 추출한다 저해상도 일 저대비의 특성을 지니는 문자 영상의 경우 입력 영상에 noise가 존재하거나 충분한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 특징벡터에 상당한 왜곡을 초래하게 된다. 손상된 특징을 복원하기 위하여 연상메모리를 이용한다. 인식하고자 하는 문자 영상들의 prototype 영상들을 이용하여 연상메모리의 weight matrix를 구성한다. weight matrix를 이용해서 입력 영상이 가지는 특징과 가장 비슷한 특징을 가지는 prototype 영상의 특징벡터를 생성함으로써 손상된 특징을 복원하게 된다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 noise가 존재하거나 정보가 충분하지 않은 입력 영상에 대해서 비교적 놀은 인식률을 얻음을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.133-136
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• 2002

본 연구에서는 뉴우턴법과 모멘트를 이용한 수정된 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법은 엔트로피 최적화로부터 유도된 기법으로 그 계산을 간략화하여 역혼합행렬의 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화 계산에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 13개 자연영상들로부터 선택된 12×12 픽셀(pixel)의 10,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16×16픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 자연영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다. 또한 모멘트의 이용으로 개선된 특징추출을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.505-507
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• 2000

현재 백혈병 진단에서 사용중인 방법은 골수영상을 획득하고 이를 관찰하여 비정상의 백혈구의 형태, 백혈구 핵의 크기와 추출된 골수에서의 백혈구가 차지하는 비율을 이용하여 진단하고 있다. 비정상적인 모양을 띠고 있는 백혈구의 검출은 백혈병 진단에 있어 중요한 정보로 사용된다. 백혈구의 이상 형태중 다수의 구멍이 있는 백혈구는 검출하기 위해 골수영상에서 백혈구 영역을 추출하고 이에 대해 UNL transform을 이용하여 모양 특징을추출하였다. UNL Fourier transform은 원영상의 이동(translation), 회전(rotation), 확대/축소(scale)에 대해 불변인 성질을 지니므로 이를 이용해 백혈구의 모양 특징을 추출하고 유사도 검색을 통해 비정상의 백혈구를 검출하였다.