• Journal of Korea Game Society
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• v.1 no.1
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• pp.49-54
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• 2001

본 논문에서는 복잡한 랜덤 배경 하에서 위치하고 있는 게임 플레이어의 얼굴 영상을 스테레오 매칭을 이용하여 배경과 분리하여 추출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 사람과의 상호 작용이 필요한 게임일수록 사람의 동작이나 각 부위에 대한 인식이 필요하다. 이 방법은 게임 이외에도 보안 시스템, 의류 시뮬레이션, 3D 모델링 그리고 로보틱스와 같은 분야에 적용될 수 있다. 스테레오 매칭에 관해서는 많은 연구가 있어왔으며, 기본적으로 영역기반 방법과 특징기반 방법으로 분류될 수 있다. 본 논문의 제안 방법 에서는 영역기반 방법으로 처리를 시작하고, 다단계 크기의 윈도우를 적용하여 물체의 경계선을 찾는 작업을 진행한다. 각 윈도우 크기에 대하여 유사성 커브가 생성되며, 이 값은 물체의 경계선을 판별하는 특징으로 사용된다. 전단계에서 생성된 코어스(coarse) 영역은 유사성 커브 방식에 의하여 머지 작업을 거치며, 최종적으로 대상 물체의 영상을 추출하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.460-462
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• 2002

본 논문은 융선 방향의 화소값 변화와 융선의 수직 방향 화소값 변화의 차이를 이용하여 지문영상의 부영역 화질을 제거대상 영역(Removable Block)과 융선의 흐름이 불명확한 영역(Obscure Block), 융선의 방향성이 명확한 영역(Clear Block) 세 가지로 분류하였다. RB영역은 특징점 추출과정에서 제외 하였으며 OB 영역은 필터의 방향을 달리한 다수의 게이버(Gabor) 필터의 적용으로 처리하였고, CB 영역은 게이버 필터의 방향을 융선의 방향으로 하여 한번의 수행하였다. FVC2002(The Second Fingerprint Verification Competition) DB3 SetA 지문필터링을 영상을 대상으로 한 실험에서 부영역의 화질을 고려한 경우 EER(Equal Error Rate)이 14.31%의 처리속도 향상을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.311-318
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• 2001

본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.731-734
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• 2001

본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 라르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.2 s.302
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• pp.1-8
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• 2005

There are many image segmentation methods having bon published as the results of research so far, however these are for the noise images which can process an image under the general white noise environments. Therefore, these methods has the disadvantages because it is difficult to extract only the accurate parameters, which can distinguish between image and impulsive noise, from image with impulsive noises. So it has a problem about the potential decreasing of the performance according to the impulsive noise for all applications using the present quadtree segmentation. In this paper, we propose new quadtree segmentation using quartile deviation which can extract effectively the image information parameters from a noise image. Therefore our method can apply for various image processing fields because it has a advantage to distinguish an image information from noise image. As the result of simulation, we confirm that the proposed quadtree segmentation is more efficient than the present method when tested on impulsive noise image.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.239-246
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• 2005

Biologist must have to do 2DGE biological experiment for Protein Search and Analysis. This experiment coming into being 2 dimensional image. 2DGE (2D Gel Electrophoresis : two dimensional gel electrophoresis) image is the most widely used method for isolating of the objective protein by comparative analysis of the protein spot pattern in the gel plane. The process of protein spot analysis, firstly segment protein spots that are spread in 2D gel plane by image processing and can find important protein spots through comparative analysis with protein pattern of contrast group. In the algorithm which detect protein spots, previous 2DGE image analysis is applies gaussian fitting, however recently Watersheds region based segmentation algorithm, which is based on morphological segmentation is applied. Watersheds has the benefit that segment rapidly needed field in big sized image, however has under-segmentation and over-segmentation of spot area when gray level is continuous. The drawback was somewhat solved by marker point institution, but needs the split and merge process. This paper introduces a novel marker search of protein spots by watersheds-based hierarchical threshold, which can resolve the problem of marker-driven watersheds.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.962-964
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• 2014

신호처리 시스템에서 FFT는 많이 사용되고 있으며, 고속화를 위하여 많은 연구가 진행되어 왔다. FFT은 통신, 영상처리, 레이더 등 많은 영역에서 직접 또는 변형되어 많이 활용되고 있으나 실시간 처리 속도 한계와 가격의 문제로 FFT 길이가 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 TI사의 고속 DSP인 8 core의 TMS320C6678에 OpenMP 병렬처리 기법으로 FFT를 구현한 결과를 제시한다. 속도 개선을 위한 다양한 병렬처리 방안에 대하여 단일 FFT의 길이별 성능과 다중 FFT를 처리하기 위한 방안을 제안하였다. 이러한 OpenMP기반의 FFT는 DSP간 hyperlink 연결로 다수의 DSP로 병렬처리로 성능 개선이 가능하며, 본 연구에서는 16 core로 확장하여 그 성능이 30% 내외 개선되는 것을 보였다. 본 연구 결과는 초 고속 신호처리가 요구되는 의료영상, 초고해상도 영상처리, 고정밀 레이더 등에 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.289-292
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• 2013

최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.2
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• pp.275-282
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• 2013

In medical image processing field, object recognition is usually carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with object recognition during computer processing. Therefore, this paper suggests effective object recognition method based on the magnetic resonance (MR) theory to resolve the basic limitations in computer processing. We propose the efficient method of robust gray-white matter segmentation by texture analysis through the Susceptibility Weighted Imaging (SWI) for contrast enhancement. As a result, an average area difference of 5.2%, which was higher than the accuracy of conventional region segmentation algorithm, was obtained.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.