• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1153-1158
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1997-2003
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• 2009

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3683-3693
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• 1999

차량 번호판 인식 시스템의 개발에 있어서, 빛의 양 변화 및 번호판 인쇄 상태가 다양한 자연 환경에서의 높은 인식성능과 시스템 안정성 확보가 문제이다. 본 논문에서는 명암도 변화와 칼라정보를 단계별로 사용하여 이러한 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 다양한 번호판 상태와 종류의 차량영상에 대하여 안정적으로 동작하게 하기 위하여, 먼저 명암도 변화 횟수를 이용하여 다수의 번호판 후보 밴드(띠)를 찾는다. 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에 대하여도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 후보밴드에 대하여 칼라정보를 이용한 밝기 조정을 수행하고, 정확한 번호판 경계를 추출하기 위하여 번호판 배경색에 근거한 이진화 및 윤곽선 추적을 수행한다. 각 번호판 후보 영역에 대하여 문자추출 및 문자인식을 병행하여 번호판 영역을 확정함으로써 번호판 추출 및 인식률을 높인다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 200장의 영상에 대하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 차량 번호판의 자동인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.443-453
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• 2008

본 논문에서는 이진 로고영상의 1레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 워터마크로 사용하여 대상영상의 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입하였다. 이것이 본 논문에서 제안한 영상융합이다. 워터마크는 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입시 중요 계수들에 삽입된다. 중요 계수는 영상에서 중요한 윤곽선이나 중요 평탄 영역의 정보를 가지고 있다. 워터마크는 절대값이 임계값 이상인 중요계수들에 삽입된다. 강건성을 위해 워터마크의 삽입 가중치로 계수값들의 표준편차를 이용한다. 따라서 제안 기법은 영상에 적응적 기법이며, 워터마크가 삽입된 영상이 절단이나 필터링 또는 압축으로 왜곡되었을 때 제안된 두 가지 검출 알고리즘이 왜곡에 적응적으로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1101-1106
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• 2008

청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청 인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애 인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것에서 초래된다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법 은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후, 추출된 피부영역에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상 카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1786-1792
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• 2007

본 논문에서는 ART-1 알고리즘을 이용한 개별코드 인식과 PCA 알고리즘을 적용한 주민등록증 인증방법을 제안한다. 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 Sobel 마스크와 median 필터를 적용하였다. 잡음이 제거 된 영상에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출하고 반복 이진화를 적용하여 이진 영상을 획득한 후, 이진화 과정에서 손실된 개별 코드의 영역을 복원하기 위해, 수직 스미어링을 적용한다. 영역이 복원된 영상에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출하고 얼굴인증을 위해 주민등록증의 형태학적 특징과 얼굴후보 영역의 눈과 입의 위치 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 주민등록번호와 발행일은 ART-1 알고리즘을 적용하여 주민등록 번호와 발행일을 인식하고 PCA 알고리즘을 적용하여 주민등록증 사진의 얼굴 영역을 인증한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능평가를 위해 원본 주민등록증 영상 25개를 대상으로 실험한 결과, 325개의 주민등록번호와 167개의 발행일 중에서 각각 323개와 166개가 인식되었다. 그리고 사진과 얼굴부분을 위조한 주민등록증 25에 대해 얼굴 인증을 실험한 결과, 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.263-272
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• 2008

본 논문은 RFID 보안 시스템에서 2단계 인증 과정을 통하여 RFID시스템의 안정성을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그 인증 후 추가적으로 사용자를 인증하기 위하여 카메라를 통하여 입력된 사용자의 이미지 정보에서 특징을 추출 한다. 출입구에서 인증을 위해 먼저 RFID태그를 사용하여 인증하고, 다음으로 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하여 시스템에 등록된 사용자 정보와 유사도 비교를 통하여 최종 인증하는 시스템을 제안한다. RFID 시스템에서 사용하는 태그는 2.450Hz 대역의 다양한 주파수를 발진하는 능동형 태그를 사용한다. 또한 사용자 이미지의 특징 정보는 윤곽선 정보와 색상 특징 정보를 이용하여 시스템에 등록된 정보와 일치 하는지 유사도를 비교하여 인증할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.63-72
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 특히, 본 시스템에서 이용된 손 모양 템플릿은 수화 언어 중 한국어를 채택 하였다. 손 모양 인식 시스템은 손의 특징 검출과 특징들을 이용한 손 인식으로 크게 2 단계의 작업으로 나눌 수 있다. 손의 특징으로는 손가락의 개수, 길이, 손바닥의 넓이 등이 있다. 특징을 추출하기 위해 본 논문에서는 거리 변환(Distance Transform)을 이용한 손의 뼈대 검출 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 기존의 윤곽선(Contour)을 이용한 손가락 검출보다 정확도 측면에서 향상된다. 손 모양 인식으로 손의 특징을 이용하여 각 분기를 잘 나눌 수 있는 결정 트리(Decision Tree)를 사용한다. 사용자의 입력을 이용하면 분기값이 정확하게 나오지 못하므로 이 분기 값을 결정하기 위해 해당 분기마다 SVM을 이용하여 분기값을 결정하였다. 실험결과에서는 기존의 연구 방법보다 제안된 방법이 특징 추출과 인식하는데 있어 더욱 개선되었음을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.186-191
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• 2019

본 논문은 고속 특징추출 알고리즘의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 유형 분류 알고리즘을 기반으로, 블록 유형 분류 알고리즘 적용 시, 영상 특징 정보가 발생하지 않는 스무스 블록에서 연산을 생략하여 영상 특징 검출에 필요한 연산시간을 감소시킬 수 있다. 200장의 표준 테스트 이미지를 활용해 매크로 블록의 크기를 $64{\times}64$로 나누어 스무스 블록의 발생 빈도를 측정한 결과 전체의 29.5%만큼 발생하는 것을 정량적으로 확인했다. 이 의미는 다양한 영상 정보를 포함하고 있는 표준 테스트 이미지 내에서는 29.5%에 해당하는 만큼 연산의 복잡도를 감소시킬 수 있다는 의미를 나타낸다. 제안된 방법을 케니 윤곽선 검출 알고리즘에 적용하면 이차원 미분 필터, 그라디언트 크기 및 방향 연산, 비최대 억제, 적응형 임계값 연산, 히스테리시스 임계 처리와 같은 총 다섯 단계의 영상처리에 필요한 지연시간을 완전히 제거할 수 있다. 이와 같은 방법으로 다양한 특징 검출 알고리즘에 블록 유형 구분 알고리즘을 적용해, 연산에 필요한 시간을 감소할 수 있을 것을 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.67-76
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• 2019

본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.