• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.35-42
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• 2016

The core of the machine vision that is frequently used at the pre/post-production stages is a marker alignment technology. In this paper, a method to detect the angle and position of a product at high speed by use of a unique pattern present in the marker stamped on the product, and calibrate them is proposed. In the proposed method, to determine the angle and position of a marker, the candidates of the marker are extracted by using a variation of the integral histogram, and then clustering is applied to reduce the candidates. The experimental results revealed about 5s 719ms improvement in processing time and better precision in detecting the rotation angle of a product.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.645-651
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• 2010

Recently the need for advanced security technologies are increasing as the occurrence of intelligent crime is growing fastly. Previous liveness detection methods are required for the improvement of accuracy in order to be put to practical use. In this paper, we propose a new fake image detection method using pupil reflection. The proposed system detects eyes based on multi-scale Gabor feature vector in the first stage, and uses template matching technique in oreder to increase the detection accuracy in the second stage. The template matching plays a role in determining the allowed eye area. The infrared image that is reflected in the pupil is used to decide whether or not the captured image is fake. Experimental results indicate that the proposed method is superior to the previous methods in the detection accuracy of fake images.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.339-342
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• 2017

Geometric transform of an image is used to image correction. Ridid-Body, Simlilary transform, etc, many correction methods are exist in computer vision. Image warping is used to correction for image with perspective. To image warping I extracted 4 feature point about warping position. But It is difficult to extract 4 points accurately and warping result with these point is occurs error over 3 or 4 pixel at warping position. So I used template matching to extract 4 points correctly and selected repeatedly 2 points of 4 points because to confirm result correctly. positions of 2 points are changed in near of 3 by 3 pixel and warped each change. So I selected optimal 4 points with a error of less than 1 pixel and finally, warped image using optimal points. For this way is possible to obtain optimum result.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.805-808
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• 2001

본 논문은 비디오 영상에서 내용 기반 검색을 위한 비디오 텍스트를 검출하는 방법을 제안한다. 영어와 달리 한글과 같이 다중 분할된 문자가 포함된 비디오 텍스트를 자동으로 검출하기 위해 형태와 크기 및 위치 정보를 이용하고 이러한 정보들은 K-mean 클러스트링 알고리즘을 이용해 얻어진 템플릿의 형태로 표현 된다. 연결 성분 분석(connected component analysis)방법을 통해 비디오 영상을 분할하고, 잡음을 제거한 후 정확한 문자 성분을 검출하기 위해 클러스터 기반의 템플릿 매칭을 한다. 제안된 방법은 정확도와 에러율에서 기존의 방법보다 효과적 이었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.12 no.4 s.31
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• pp.61-68
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• 2004

In this paper, we suggest an automatic technique to obtain 3-D road information in complex urban areas using road pavement markings. This method is composed of following three main steps. The first step is extracting the pavement markings from aerial images, the second one is matching the same pavement markings in two aerial images, and the last one is obtaining the 3-D coordinates of those using EOP(exterior orientation parameters) of aerial images. Here, we focus on the first and second step because the last step can be performed by using the well hewn collinearity condition equation. We used geometric properties and spatial relationships of the pavement markings to extract the lane line markings on the images and extracted arrow lane markings additionally using template matching. And then, we obtained 3-D coordinates of the road using relational matching for the pavement markings. In order to evaluate the accuracy of extraction, we did a visual inspection and compared the result of this technique with those measured by digital photogrammetric system.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.398-398
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• 2009

본 논문에서는 카메라의 원근감을 이용하여 케이블의 모드형상을 추출하는 과정을 제안한다. 제안 기법을 검증하기 위해 디지털 카메라와 캠코더를 이용하여 서로 다른 위치에서 동일 화면을 동시에 촬영하고, 촬영된 영상을 사진 변환프로그램을 통해서 초당 30프레임으로 영상이미지를 추출해 낸다. 추출된 좌.우 영상이미지의 영상좌표를 이용하여 케이블에 부착된 표적의 3차원 위치를 결정한다. 이때 디지털 카메라와 캠코더간의 위치 및 자세는 제안된 종속적 상호표정 방법을 통하여 결정한다. 결정된 케이블의 시간이력으로부터 고유진동수과 감쇠비는 다중 템플릿 매칭 알고리즘(multi-template matching algorithm)기법으로 추출하고, 모드형상은 TDD(Time Domain Decomposition)기법을 통하여 추출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.159-160
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• 2016

운전자 졸음 감지 시스템에서는 운전자의 눈의 위치를 정확하게 검출하고 추적하는 것이 중요하다. 각막 반사를 이용한 눈동자의 명암 차를 이용하여 동공의 위치를 정확하게 검출할 수 있다. 그러나 눈을 깜빡이는 순간에는 각막 반사 현상이 나타나지 않아 눈 검출에 실패하게 된다. 본 논문에서는 각막 반사와 템플릿 매칭을 이용하여 운전자가 눈을 깜빡이는 상황에도 지속적으로 두 눈의 위치를 정확하게 검출할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.23-26
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• 2008

본 논문에서는 로봇의 지능적 행위를 구현하기 위하여 인공지능의 몇 가지 기법을 휴머노이드 로봇에 적용하고 이를 테스트 도메인에서 실험하는 연구결과를 기술하였다. 본 연구에서 적용한 기법들은, 인공지능의 계획기법에 기반한 로봇의 계획생성, A^* 알고리즘을 적용한 길 찾기, 외부 센서 값에 기반한 장애물회피 및 로봇의 자기 위치인식, 그리고 원하는 물체를 파악하기 위해 템플릿 매칭을 이용한 영상인식 등 네 가지 방향으로 접근하였다. 전반적으로 로봇의 실험은, 웹 페이지로부터 사용자의 쇼핑 목록을 입력 받아, 인공지능의 계획기법에 기반하여 서버에서 이에 대한 실행계획을 만들고 난 후, 로봇이 서버로부터 TCP/IP 기반의 소켓 통신을 통하여 세부 실행계획을 전달받아 임무를 수행하게 된다. 또한 이러한 임무를 수행하기 위해서는 로봇자신의 현재위치에 대한 정보 및 목표물에 대한 위치인식이 요구되며, 이를 위해서 사전에 주어진 맵의 좌표를 찾아가는 방법을 사용하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.465-472
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• 2003

For an effective pre-treatment process of a face input image, it is necessary to detect each of face components, calculate the face area, and estimate the rotary angle of the face. A proposed method of this study can estimate an robust result under such renditions as some different levels of illumination, variable fate sizes, fate rotation angels, and background color similar to skin color of the face. The first step of the proposed method detects the estimated face area that can be calculated by both adapted skin color Information of the band-wide HSV color coordinate converted from RGB coordinate, and skin color Information using histogram. Using the results of the former processes, we can detect a lip area within an estimated face area. After estimating a rotary angle slope of the lip area along the X axis, the method determines the face shape based on face information. After detecting eyes in face area by matching a partial template which is made with both eyes, we can estimate Y axis rotary angle by calculating the eye´s locations in three dimensional space in the reference of the face area. As a result of the experiment on various face images, the effectuality of proposed algorithm was verified.