• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.221-224
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• 2004

본 논문에서는 웹 카메라로 촬영된 받아진 입력영상에서 사람의 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 기반으로 사람 얼굴 아바타를 생성하는 방법에 대하여 다루고 있다. 일반적으로 웹 카메라를 통해 얻은 영상은 해상도가 떨어질 뿐만 아니라 끊임없는 조명의 변화와 복잡한 배경이 존재하여 얼굴을 검출함에 있어 어려움을 준다. 따라서 몇몇의 특징 점에 의존하는 방법으로 사람얼굴의 윤곽선을 찾는다는 것은 큰 어려옴을 겪게 된다. 본 논문에서는 이런 방법들의 결점을 극복하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 칼라정보를 이용하여 실험을 통하여 통계적으로 표준피부색을 정의하여 얼굴의 대략적인 위치와 크기를 얻은 다음으로 B-spline Snake를 이용하여 사람 얼굴의 윤곽선을 정확히 추출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.352-355
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• 2000

In this paper, we propose an adaptive thresholding for edge detection. first, we got histograms for background image and image with moving object, respectively. Then we make difference histogram between histograms of background and object image. A thresholding value is decided using gradient of peak to peak in the difference histogram. The experimentation is processed using a moving car in the road. The result is that edge is detected well regardless of the brightness.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.6
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• pp.991-999
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• 2003

In this paper, we proposed image acquisition techniques that can reflect anatomical airway information lot breath change by EBCT Also, we proposed new method to detect automatically boundary of inner airway for acquired slice images using this image acquisition technology. We confirmed that new method detects boundary of inner airway effectively through computer simulation that apply image data about each slice position of airway. And, we could see change for cross section area of inner airway by time change. Therefore, we think that proposed method can utilize on quantitative analysis in clinical field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.574-576
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• 2003

현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.5
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• pp.545-557
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• 1999

본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.248-253
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• 1998

만화 제작에 있어 시나리오 뿐 만 아니라 등장 인물(캐릭터)의 개발이 중요한 부분을 차지하고 있으므로 새로운 캐릭터 창작을 쉽게 개발하기 위한 방법의 일환으로 기존 인물 영상의 특징을 초대한 고려한 윤곽선을 추출하여 이를 캐릭터 개발에 활용할 수 도 있을 것이다. 이런 목적으로 지금까지 영상의 윤곽선 추출방법들이 많이 제안되었으나 대부분은 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환한 후 윤곽선을 추출하는 과정에서 정보의 손실이 발생할 수도 있으며 불필요한 잡영이 추가될 수 있었다. 본 논문은 이런 단점을 보완하기 위해 그레이 레벨 영상에서 직접 윤곽선을 추출하려는 시도로서, 전처리 과정에서는 local averaging으로 잡영을 줄인 후 Prewitt 연산자를 이용하여 에지를 검출하고, 윤곽선 추출에 적합하도록 기존의 지형적 특징 할당 방법을 수정하여 적용한 중간 결과에 대해 직선화 과정으로 잡음들을 제거하여 최종 윤곽선을 구한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.5
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• pp.69-73
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• 2022

In this paper, we propose a new method for measuring fine dust through a LoG(Laplacian of Gaussian)-based edge detection technique. CCTV-based images in a video are collected for fine dust measurement, and image ranges are designated through RoI(Region of Interest). After clustering by applying the GMM(Gaussian Mix Model) to the specified area, we detect edge through the LoG algorithm and measure the detected edge strength. The concentration of fine dust is determined based on the measured intensity data of the edge. In this paper, we propose algorithm as the effectiveness of experiment. As a result of collecting and applying CCTV image in the video installed around the laboratory of this school for a month from June to July, the measured result value was proved through this experiment to be sufficient to calculate the concentration and range of fine dust.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.713-719
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• 2004

This paper presents an interval type-2 fuzzy C-spherical shells (FCSS) algorithm that is an extension of the type-1 FCSS algorithm proposed in (1). In our proposed method, the membership values for each pattern vector are extended as interval type-2 fuzzy memberships by assigning uncertainty to the type-1 memberships. By doing so, the cluster boundary obtained by the interval type-2 FCSS can be found to be more desirable than that of type-1 FCSS in the presence of noise. Experimental results are given to show the effectiveness of our method.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.12
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• pp.431-438
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• 2020

In this paper, the method to extract lip contour by multiple threshold is proposed. Spyridonos et. el. proposed a method to extract lip contour. First step is get Q image from transform of RGB into YIQ. Second step is to find lip corner points by change point detection and split Q image into upper and lower part by corner points. The candidate lip contour can be obtained by apply threshold to Q image. From the candidate contour, feature variance is calculated and the contour with maximum variance is adopted as final contour. The feature variance 'D' is based on the absolute difference near the contour points. The conventional method has 3 problems. The first one is related to lip corner point. Calculation of variance depends on much skin pixels and therefore the accuracy decreases and have effect on the split for Q image. Second, there is no analysis for color systems except YIQ. YIQ is a good however, other color systems such as HVS, CIELUV, YCrCb would be considered. Final problem is related to selection of optimal contour. In selection process, they used maximum of average feature variance for the pixels near the contour points. The maximum of variance causes reduction of extracted contour compared to ground contours. To solve the first problem, the proposed method excludes some of skin pixels and got 30% performance increase. For the second problem, HSV, CIELUV, YCrCb coordinate systems are tested and found there is no relation between the conventional method and dependency to color systems. For the final problem, maximum of total sum for the feature variance is adopted rather than the maximum of average feature variance and got 46% performance increase. By combine all the solutions, the proposed method gives 2 times in accuracy and stability than conventional method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.6
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• pp.429-436
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• 2010

This paper presents a method to extract 3D outlines of objects in an image obtained from a monocular vision. After detecting the general outlines of the object by MOPS(Multi-Scale Oriented Patches) -algorithm and we obtain their spatial coordinates. Simultaneously, it obtains the space-coordinates with feature points to be immanent within the outlines of objects through SIFT(Scale Invariant Feature Transform)-algorithm. It grasps a form of objects to join the space-coordinates of outlines and SIFT feature points. The method which is proposed in this paper, it forms general outlines of objects, so that it enables a rapid calculation, and also it has the advantage capable of collecting a detailed data because it supplies the internal-data of outlines through SIFT feature points.