• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1442-1445
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• 2015

본 논문은 SAR 영상에서 객체를 추출하는 새로운 방법으로 특징점 기반 분할 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 히스토그램에서 객체로 추정될 수 있는 영역을 세밀하게 추출하기 위해 영상에서 특징점을 추출한 후, 특징점의 밝기를 기준으로 히스토그램을 분할한다. 분할 히스토그램이 배경과 객체 성분을 모두 포함하고 있을 경우 해당 영역의 혼합 확률밀도함수가 교차되는 임계점을 계산한다. 계산된 임계점을 기준으로 현재 영역이 전체 영상에서 차지하는 비율을 비교하여 배경과 객체 여부를 판단한다. 제안하는 방법은 무인 감시 정찰 시스템 등 다양한 응용 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1477-1479
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• 2015

기존의 연구와 같이 정확한 피부색 영역을 추출하기 위해 색상공간을 조절하는 방식은 조명이나 주변환경의 영향에 따라 잘못된 결과를 낼 수 있다. Camshift 알고리즘을 이용한 추적을 할 때에도 대상에게 맞춰진 피부색 히스토그램을 이용해서 추적하지 않으므로 범용성이 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Camshift 알고리즘의 최초추적 윈도우를 결정하고 히스토그램을 결정하여손 피부색 추적성능을 향상시켰다. 보편적인 피부색 필터를 이용하여 인체 전경을 추출하고, haar like feature detection (특징검출)을 이용하여 손 영역을 검색한다. 이후 피부색 필터를 통해 이진화 된 이미지를 이용해 원 영상을 마스킹 한 후 사용자 고유의 피부색의 히스토그램을 결정한다. 이 방법으로 얻은 히스토그램을 Camshift알고리즘에 적용하면 기존방식 으로 생성한 히스토그램을 사용할 때보다 좋은 추적 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2012

기존의 히스토그램을 이용한 샷 전환 탐지 방법은 연속적인 두 프레임의 전체 또는 대응되는 동일한 크기의 소 영역의 히스토그램을 사용하며, 객체의 이동이나, 프레임의 밝기 변화에 취약한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점들을 해결하기 위하여 연속적인 두 프레임(현재와 참조 프레임)을 소영역으로 분할한 후, 현재 프레임의 소 영역과 두 프레임사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려한 참조 프레임에서의 소 영역의 비교, 그리고 참조 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램에 밝기 변화를 보상한 후, 현재 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램과 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영화와 뉴스 같은 비디오 데이터에 좋은 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.173-174
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• 2012

문자 영역의 추출은 명함 등 문서의 정형화된 문자 인식, 비전 기반 감시 시스템에서의 간판, 부호 등의 자연영상에서의 문자 인식 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 우리가 관심을 갖는 문자는 간판이나 이름표 등 다른 이에게 정보를 전달해주는 기능을 하는 것으로 그 전배경의 구분이 명확하다. 이러한 특징은 히스토그램의 변화와 관련이 되어 있으며 본 논문에서는 그 변화를 분석함으로써 문자 영역 추출 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.856-860
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• 2009

본 논문은 Wang-Ward의 WTHE(Weighted and Thresholded Histogram Equalization) 방법에 히스토그램 분할 개념을 적용한 새로운 영상 화질 개선 방법(DWTHE: Decomposable WTHE)을 제안한다. DWTHE는 먼저 영상의 평균 자기 값 또는 명도 균등 분할점을 기준으로 입력 히스토그램의 영역을 분할하고, 분할된 각 영역의 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 새로운 히스토그램을 만든 후, 히스토그램 평활화 과정을 수행하게 된다. 하나의 가중치를 사용하는 WTHE 방법과 다르게, 제안 방법은 히스토그램 분할로 인한 복수외 가중치 값을 사용하게 되며, 실험 결과 제안 방법은 기존 방법에 비해 우수한 화질 개선 효과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.263-270
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• 2009

히스토그램 평활화는 주어진 입력 영상의 누적분포함수 CDF (Cumulative Distribution Function)를 이용하여 영상의 동적영역 (Dynamic Range)을 확장하고 히스토그램의 분포를 균등하게 함으로써 명암비를 개선한다. 그러나 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 과도하게 변하게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 과도한 명암비 향상을 억제하기위해 서브-히스토그램의 면적비 기반의 히스토그램 재분배를 이용한 적응형명암비 향상 알고리즘. 제안한 알고리즘은 영상의 동적영역을 입력영상의 휘도 평균값을 기반으로 분할하고, 분할된 영역의 면적비에 따라 밝기 분포를 재분배함으로써 과도한 밝기 변화를 효과적으로 억제 할 수 있다. 실험결과를 통하여 시각적으로 색의 왜곡이 없는 자연스러운 영상을 확인하였고, 평균값의 비교를 통해 과도한 밝기 변화를 억제한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 분포에 상관없이 대부분의 영상에서 우수한 결과를 나타내는 것을 실험결과에서 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.46-51
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• 2002

본 논문은 얼굴 요소 중 눈썹을 검출하기 위한 기법으로, 눈썹은 얼굴 인식이나 표정 인식, 얼굴 애니메이션에 중요한 역할을 하는 요소이다. 색상 영역 분할을 통해 얼굴 영역을 검출한 다음, 형판 정합(template matching)을 통해 눈을 검출한다. 눈썹은 눈 바로 위에 위치하므로 검출된 눈의 위치 값을 이용하여 눈썹 후보 영역을 설정한다. 이렇게 설정된 눈썹 후보 영역에서 휘도(luminance) 성분의 히스토그램을 구한 다음, 이 히스토그램을 이용하여 thresholding 기법으로 눈썹을 검출한다. 일반적으로 이런 히스토그램은 하나의 bin을 갖는 peak나 valley가 무수히 많아 threshold 간을 결정하는데 어려움이 있다. 이런 어려움을 극복하고 좀더 쉽게 threshold 값을 찾기 위해 이런 peak나 valley를 제거해 히스토그램을 변형한다. 제안된 알고리즘은 얼굴 영역 검출부, 얼굴 요소 검출부, 그리고 FCP 추출부 등의 세 부분으로 구성되어있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.623-628
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• 2008

본 논문에서는 비전 기반 게임 인터페이스를 위한 배경영역으로부터 전경영역을 추출하기 위해 빠르고 강건한 새로운 방법을 소개한다. Background Subtraction 방법은 추적하고자 하는 이미지의 특징을 추출하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 전처리 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 이미지를 지역 셀로 나누어 가우시안 커널이 적용된 Local Histogram을 계산하고 히스토그램의 Bhattacharyya 거리를 계산하여 전경확률을 결정한다. 이처럼 지역적 히스토그램에 기반한 방법은 급격한 조명변화나 잡음 또는 작은 배경오브젝트의 움직임에 부분적으로 강간함을 보인다. 히스토그램을 계산하는데에서 Multi-Scaled Integral Histogram을 사용하여 잡음을 억제하면서 계산의 속도를 높였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.467-469
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• 2000

본 논문은 웨이블릿 변환영역 하에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷검출 방법을 제안한다. 기존의 컷 검출 방법들은 대부분 공간영역과 변환영역 각각에 대한 특징을 이용해 컷을 검출하였다. 그러나 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역 하에서도 공간영역 특성을 유지하는 LL밴드 상의 칼라 히스토그램과 LH와 HL밴드의 에너지 값을 변환영역 특성으로 함께 고려하였다. 최근 영상 압축 표준에 웨이블릿을 이용한 압축기법이 사용되고 있으므로, 제안한 방법은 웨이블릿 압축 영상에서 압축을 해제할 필요 없이 검출하는데 사용되어질 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 스포츠, 영화 등 5개 분야의 다양한 TV 프로그램에서 약 10,000개의 프레임으로 실험한 결과, Recall에서는 약 90%, Precision에서는 약 94%의 컷 검출 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.