• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.153-163
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• 2004

This paper presents a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model in the image sequences. It is quite important to decide the local convergence directions of the contour points for correctly extracting the boundary of the moving object with deformable shape. For this purpose, an energy function for the active contour model is newly proposed by adding a directional energy term using a frame difference map to tile Greedy algorithm. In addition, an updating rule of tile frame difference map is developed to encourage the stable convergence of the contour points. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track the deformable object while extracting the boundary of the object elaborately in every frame.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.105-115
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• 2002

This paper proposed a recognition method of english calling card using both 4-directed contour tracking algorithm and enhanced ART1 algorithm. After we extract candidate character string region using horizontal smearing and 4-directed contour tracking method, we extract character string region through comparison of character region and non-character region using horizontal and vertical ratio and area in english calling card. In extracted character string region, we extract each character using horizontal smearing and contour tracking algorithm, and recognize each character by enhanced ART1 algorithm. The proposed ART1 algorithm is enhanced by dynamic control of similarity using fuzzy sum connective operator. The result indicate that the proposed method is superior in performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.467-471
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• 2005

본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.6 no.2
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• pp.109-117
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• 2004

In this paper, we propose an object contour tracking algorithm using snakes in stereo image sequences. The proposed technique is composed of two steps. In the first step, the candidate Snake points are determined from the motion information in 3-D disparity space. In the second step, the energy of Snake function is calculated to check whether the candidate Snake points converge to the edges of the interested objects. The energy of Snake function is calculated from the candidate Snake points using the disparity information obtained by patch matching. The performance of the proposed technique is evaluated by applying it to various sample images. Results prove that the proposed technique can track the edges of objects of interest in the stereo image sequences even in the cases of complicated background images or additive components.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.235-239
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.485-487
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• 2015

본 논문에서는 애견의 안구 영상을 분석하여 백내장을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견의 영상에서 안구 영역을 선택한 후, 양선형 보간법을 적용하여 선택된 안구 영역을 확대한 후, 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 강조된 영상에서 이진화 기법과 침식, 팽창기법을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 안구 영역에 8 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장을 추출한다. 추출된 백내장 부분을 애견의 평균적인 백내장의 크기와 비교 분석하여 백내장 가능성을 도출한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.723-726
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• 2001

본 논문은 흑백 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출에 관한 연구이다. 20개의 원본 명함 영상을 3배로 축소하고, 가로 세로 스미어링 기법을 이용하여 문자간의 여백을 제거하여, 문자 영역의 추출을 용이하게 하였다. 그리고, 윤곽선 추적 기법을 이용하여 문자열과 개별 문자를 추출하였다. 실험결과에서는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 명함의 개별 문자 추출이 효과적인 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.490-494
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.73-75
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• 2014

본 논문에서는 원본 초음파 영상에서 스케일을 측정한 후, 영상의 확대 비율을 분석하여 충수염 객체의 크기에 대한 범위를 설정한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 Fuzzy 이진화와 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 잡음을 제거한 후에 근막을 추출한다. 추출된 복부 근육의 근막 하단 경계선을 Cubic Spline 보간법을 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한다. 초음파 영상의 근막을 기준으로 근막 영역을 제거한 후, SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적기법을 적용하여 충수염을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 충수염 추출 방법보다 충수염 영역이 비교적 정확히 추출되고 충수염의 크기를 측정할 수 있는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.1
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• pp.11-20
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• 2000

This paper presents the method of extracting the contour and shape parameters for moving object tracking in traffic scenes. The contour is extracted by applying difference image method in reduction image and the features are extracted from original image to grow the accuracy of tracking. We used features such as circle distribution, center moment, and maximum and minimum ratio. Data association problem is solved by these features. Kalman filters are used for moving object tracking on real time. The simulation results indicate that the proposed algorithm appears to generate feature vectors good enough for multiple vehicle tracking.