• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.511-513
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• 2016

본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.132-136
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• 2001

본 논문은 이산 점 자극들을 불연속적인 형태로 배치할 때 나타나는 연속성을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시각 신경계의 특징 추출 과정을 근거로 한다. 일련의 이산점 자극들이 배열의 형태로 주어질 때 이들은 개별 점으로 인식하기보다 어떤 형태를 가진 선이나 윤곽들로 인식된다. 우리는 이산 점 자극의 이러한 연속성 문제를 인식하기 위해 실험에서는 거리가 다른 여러 개의 점들을 일정한 간격을 갖는 형태로 배치한 후 이를 인식하는 시스템을 제시한다. 이산 점 자극에서 연속성을 인식하는 문제는 기초 시파 실험과 관련된 문제로서 일종의 시각적 착시이다. 실험 결과에서는 이산 점 자극에서 연속성을 갖는 윤곽을 획득함으로서 제안된 시스템의 타당성을 확인한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.4
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• pp.551-558
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• 1994

This paper proposes the algorithm of the feature extraction, making polyline- shape according to extracted points and similarity test on the object represented by contour. The control points which can make approximate curve are extracted as features of the object. Experiments show that this algorithm is a effective method for identification between different shapes.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.6
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• pp.13-24
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• 2002

This paper presents an automatic approach to detect face and facial feature from face images based on the color information and deformable model. Skin color information has been widely used for face and facial feature diction since it is effective for object recognition and has less computational burden, In this paper, we propose how to compensates varying light condition and utilize the transformed YCbCr color model to detect candidates region of face and facial feature from color images, Moreover, the detected face facial feature areas are subsequently assigned to a initial condition of active contour model to extract optimal boundaries of face and facial feature by resolving initial boundary problem when the active contour is used, The experimental results show the efficiency of the proposed method, The face and facial feature information will be used for face recognition and facial feature descriptor.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.2
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• pp.195-203
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• 2012

This paper proposes ground target classification algorithm based on decision fusion and feature extraction method using multi-sensor images. The decisions obtained from the individual classifiers are fused by applying a weighted voting method to improve target recognition rate. For classifying the targets belong to the individual sensors images, features robust to scale and rotation are extracted using the difference of brightness of CM images obtained from CCD image and the boundary similarity and the width ratio between the vehicle body and turret of target in FLIR image. Finally, we verity the performance of proposed ground target classification algorithm and feature extraction method by the experimentation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1865-1870
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• 2011

In this paper, we propose an effective method that automatically detects flaws in air deck by using non-destructive testing. First, Gamma correlation transform, 7 ${\times}$ 7 and 13 ${\times}$ 13 Sobel mask apply to the image of air deck acquired non-destructive testing in order to detect the edge of the image. Second, the edge detection area is smoothed and corrected by mean binarization method. Finally, the region of flaws in air deck is detected by a labeling method after removing the noise by the erosion and the dilation operation. In experimental results, we showed that the proposed detection method is effective in air deck.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.202-206
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• 2005

우리나라 주민등록증은 주소지, 주민등록 번호, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 그런데 현재의 플라스틱 주민등록증은 위?변조가 쉬워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주민등록증을 전산화 하여 주민등록증 위조여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2기반 RBF 네트워크를 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 위치 정보와 수직 및 수평 히스토그램 방법을 이용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 추출된 주민등록번호와 발행일 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 ART2알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 일반화된 델타 학습에 모멘텀을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 주민등록증 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안된 ART2기반 RBF 네트워크가 주민등록증 인식에 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.336-338
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• 2010

장문인식은 손바닥 중앙부에 나타난 손금과 주름의 패턴을 이용하여 개인을 식별하는 것으로, 효과적인 장문인식을 위해서는 이러한 패턴이 나타나는 관심영역(ROI: region of interest)에 대한 안정적인 추출이 필요하다. 본 논문에서는 윤곽선의 형태 정보를 토대로 적응적으로 굴곡점의 위치를 찾아내고 이로부터 ROI를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 유도 막대가 없는 자연스런 장문획득 장치에 의해 수집된 장문영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 방법은 손의 위치 변화나 회전에 무관하게 장문영상으로부터 안정적으로 ROI를 추출함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.585-588
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• 2008

This paper proposes hand gesture recognition using shape similarity method. For this, we require two steps which are aquisition of Hand area and similarity evaluation. First step is extracting hand area using YCbCr color spare. Then eliminate noise through filter and analyzing histogram. For doing this, we ran measure similarity of hand gesture by applying TSR after getting contour. Finally, we utilize shape similarity for recognizing of hand gesture.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.2
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• pp.257-261
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• 2009

This paper propose a new method using Gestalt theory to extract image contour. The proposed method use Gestalt theory based on proximity, similarity and continuation for grouping objects from image segmentation. It use downward feedback and perception to materialize one visual level in image from heterogeneity visual levels in image. The experimental result show that the proposed method achieves better performance than other methods.