• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.62-65
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• 2001

본 논문에서는 인터넷 동영상 정보들을 보다 효율적이고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 구현하기 위해, 특성 정보에 기반한 영상기반 검색과 예제를 통한 질의를 사용한 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템에서는 사용자가 진의로 제출한 통영상의 특성정보를 추출하여 데이타마이닝하여 프로파일로 만들고, 인터넷에서 검색된 동영상의 특성정보와 비교하는 기법을 사용한다. 또한 진의 동영상 프로파일들을 통합하고, 특징 영역 세그먼트들의 중요도를 저장해 둠으로써 사용자의 질의를 하나의 척도로 처리하며, 작성된 프로파일과 비교 할 동영상의 특성정보를 영역별로 가중치를 주어 보정함으로 검색을 원하는 동영상의 특징을 강조한 진의가 가능하도록 한다. 끝으로 가중치를 주는 방법의 변화에 따른 시스템이 출력하는 검색 결과의 변화를 관찰하여 보정 방법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.903-906
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 표정 인식 시스템을 위한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 이는 입력 영상으로부터 얼굴 후보 영역을 추출하고, 추출된 얼굴 후보 영역에서 눈의 위치를 정확히 추출한다. 그리고 추출된 눈 영역들의 정보와 타원 방정식을 이용하여 최종 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 후보 영역은 HSI 칼라 좌표계에 기반한 적응적 피부색 구간 범위를 설정하여 추출하였다. 추출된 얼굴 후보 영역에서의 눈 영역 추출을 위해 밝기 정보를 이용하여 먼저 눈의 후보 화소들을 추출하고, 레이블링 과정을 통하여 영역별로 그룹화하였다. 각 후보 영역들의 화소 수, 가로세로비 및 위치 정보를 고려하여 최종 눈 영역을 추출하였다. 추출된 두 눈 영역에서 무게중심을 구하고 이를 이용하여 장축과 단축을 설정하여 타원방정식을 이용 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 제안된 알고리즘은 조명 변화, 다양한 배경들을 가지는 얼굴 영상에서도 정확히 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.97-100
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• 2012

본 논문은 변환영역 기반의 방법 중 DCT 변환영역 워터마크를 이용한 이미지 무결성 검증 시스템을 제안하였다. DCT 변환영역에 워터마크를 삽입하는 것이 공간영역에 삽입하는 것보다 잡음과 일반적인 신호처리나 영상편집, 선형/비선형 필터링, 압축 등의 영상처리에 강하다. 추출된 워터마크가 원본 워터마크와의 유사도 평가에서 임계값보다 크면 이미지에 변형이 없었다고 판단한다. 만약 이미지에 변형이 있을 경우 워터마크가 훼손되어 정확한 정보를 추출하기 어려울 수 있다. 이때 추출기에서 이미지 왜곡을 역변환 시켜 워터마크를 온전하거나 최소화된 훼손으로 추출한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.10
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• pp.13-21
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• 2009

This paper describes research of image enhancement for detection of face area. Typical face recognition algorithms used fixed parameter filtering algorithms to optimize face images for the recognition process. A fixed filtering scheme introduces errors when applied to face images captured in various different environmental conditions. For acquiring face image of good quality from the image including complex background and illumination, we propose a method for image enhancement using the categories based on the image intensity values. When an image is acquired average values of image from sub-window are computed and then compared to training values that were computed during preprocessing. The category is selected and the most suitable image filter method is applied to the image. We used histogram equalization, and gamma correction filters with two different parameters, and then used the most suitable filter among those three. An increase in enrollment of filtered images was observed compared to enrollment rates of the original images.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.4
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• pp.478-483
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• 2013

This paper presents an adaptive Retinex algorithm for improving dynamic range of image representation. The proposed Retinex algorithm detects degraded brightness by using skewness and the degraded components are compensated with local statistics. In particular, we propose a new compensation function for dynamic range so that effectinve image representation can be achieved. Experimental results show that the proposed algorithm has the capability to improve the dynamic range with reduction of color degradation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.850-852
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• 2005

차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 영암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고 H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고 에지밀도 지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 $97.1\%$의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.265-272
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• 2005

In this paper, we propose a technique which is speedily searching for correspondent points of two images using Voronoi-Distance, as an image registration method for feature based image mosaics. It extracts feature points in two images by the SUSAN corner detector, and then create not only the Voronoi Surface which has distance information among the feature points in the base image using a priority based Voronoi distance algorithm but also select the model area which has the maximum variance value of coordinates of the feature points in the model image. We propose a method for searching for the correspondent points in the Voronoi surface of the base image overlapped with the model area by use of the partitive search algorithm using queues. The feature of the method is that we can rapidly search for the correspondent points between adjacent images using the new Voronoi distance algorithm which has $O(width{\times}height{\times}logN)$ time complexity and the the partitive search algerian using queues which reduces the search range by a fourth at a time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.134-137
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• 2009

최근 마이크로소프트 (Microsoft)에서 발표된 후 주목 받고 있는 JPEG XR 은 압축 효율 면에서 뛰어난 장점을 가지고 있다. 일반적으로 JPEG XR 은 기존의 JPEG 과는 다른 압축 과정과 주파수 성분 분포를 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 JPEG 압축 방식과 비교하여 JPEG XR 의 압축영역에서의 영상 필터 처리의 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 JPEG XR 의 압축과정과 주파수 성분 분포의 분석을 기반으로 효율적인 저역/고역통과 필터 함수를 제안하고, 체계적인 실험을 통해 제안한 필터함수의 효율성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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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.