• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.535-536
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• 2012

본 논문에서는 물체가 가지고 있는 다양한 형태의 직선 외형을 검출하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 직선 외형의 검출은 물체를 인식하거나 물체에 대한 필요 정보를 취득하고자 할 때 기본적으로 활용될 수 있는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 이진화된 입력 영상에 대하여 수직 프로젝션을 수행하여 관심영역을 추정한다. 이후 관심 영역 내 주요 경계점 들 간의 적합한 변위를 계산하고 이를 통하여 효율적인 직선 외형을 검출하고자 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.2
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• pp.162-171
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• 1991

This paper presents an algorithm for compressing image data by separating the image into two parts. I.e. edge image containing high-frequency components and non-edge image containing low-frequency components of image. The edge image is extracted by using 8 level compass gradient masks and the non-edge image is obtained by removing the edge image from the original image. The edge image is coded by Huffman run-length code and the non edge image is transformed first by DCT and the transformed images is coded next by a quantized bit allocation table. For an example image. GIRL. the proposed algorithm shows bit rate of 0.52 bpp with PSNR of 36dB.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.12 no.5
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• pp.415-427
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• 1987

This paper presents an experimental model-based vision system which can identify and locate objects in scenes containing multiple occluded parts. The objects are assumed to be rigid and planar parts. In any recognition system the-type of objects that might appear in the image dictates the type of knowledge that is needed to recognize the object. The data is reduced to a sequential list of points or pixels that appear on the boundary of the objects. Next the boundary of the objects is smoothed using a polygonal approximation algorithm. Recognition cosists in finding the prototype that matches model to image. Now the hidden edge is reconstructed by transition model objects into occluded objects. The best match is obtained by optimising some similarity measure.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.3
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• pp.346-352
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• 2016

The fishing industry requires many workers to manually carry out the jobs of sorting and cutting fishes. There are therefore many dangerous situations in their working environment and the throughput is inefficiently low. This paper introduces an automatic fin cutting system based on RANSAC that is able to increase the throughput of fish processing jobs. The system proposed in this paper first detects the edges of a fish using a high-pass filter. The boundary lines between fin and body are then detected by adjusting parameters and the threshold of the noise filters. Finally, the optimal cutting lines are detected using RANSAC. Through an experiment with a sample of 50 fishes, this paper shows that the proposed system detects the cutting lines with about 90% accuracy.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.10
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• pp.156-165
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• 1998

In this paper, the hybrid algorithm for the scene change detection of MPEG-based compressed video data is proposed. There have been two methods to detect scene changes of video data compressed using algorithms such as MPEG or motion-JPEG: analyzing the compressed data directly, and analyzing from the retrieved data. The former has the advantage of taking less time, while the latter can obtain detail results at the expense of time and memory. Thus by combining each algorithm we detect cuts from compressed sequence, retrieve data for some selected region, and detect gradual scene changes. Simulation results verify the superiorities of the proposed algorithm in analyzing time and accuracy.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.3
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• pp.133-138
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• 2016

Motion detection algorithms based on difference image are classified into background subtraction and previous frame subtraction. 1) Background subtraction is a convenient and effective method for detecting foreground objects in a stationary background. However in real world scenarios, especially outdoors, this restriction, (i.e., stationary background) often turns out to be impractical since the background may not be stable. 2) Previous frame subtraction is a simple technique for detecting motion in an image. The difference between two frames depends upon the amount of motion that occurs from one frame to the next. Both these straightforward methods fail when the object moves very "slightly and slowly". In order to efficiently deal with the problem, in this paper we present an algorithm for motion detection that incorporates "reflected light area" and "difference image". This reflected light area is generated during the frame production process. It processes multiplex difference image and AND-arithmetic of bitwise. This process incorporates the accuracy of background subtraction and environmental adaptability of previous frame subtraction and reduces noise generation. Also, the performance of the proposed method is demonstrated by the performance assessment of each method using Gait database sample of CASIA.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.531-534
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• 2012

본 논문에서는 Active Contour 기반의 영역 분할에서 이미지의 초점값을 이용하여 분할된 영역 사이의 경계를 생성하여 기존의 Active Contour에서 발생할 수 있는 중첩 객체의 동일 객체 인식을 방지하는 기법을 제안한다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽을 검출하여 윤곽을 기준으로 영상을 분할하지만 중첩되거나 근접한 객체에서의 분할이 정확하게 이루어지지 않아 동일 객체로 인식하는 단점이 있다. 이러한 객체에서의 분할을 위해 영상의 초점값을 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 유사 경계 영역을 생성하고 Active Contour의 결과에 적용하여 경계를 생성한 뒤 초점값 적용으로 인해 생성될 수 있는 홀 영역을 hole filling 과정을 수행하여 보완함으로써 보다 정확한 객체를 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.583-585
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• 2002

얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.107-108
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• 2016

Our study proposes the methods of distinguishing vehicle types using the interval and size of the car. The car videos converts the basic RGB model to Gray model for use and through Canny Edge Direction, it eliminates the background of the car while obtaining feature points through the detection of contours.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.1011-1013
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• 2014

2D/3D 입체영상의 변환을 위해 산업현장에서 아티스트가 경험적으로 양자화된 깊이 정보를 제작하고, 입력된 깊이 정보의 차이와 픽셀 간의 유사성을 이용하여 물체의 윤곽을 보존하는 한편, 실시간으로 평활화 과정을 수행하는 방법을 제안한다. 아티스트의 의도를 반영하기 위해 초기 입력한 깊이 정보를 바탕으로 적응적인 스무딩 파라미터를 할당함으로써 기존의 수작업을 반자동화하였다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 평활화 단계에서 Domain Transformation 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 양방향 필터를 적용하였다. 즉 산업 현장에서 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 제작 방법과 비교하여 적은 양자화 단계로 동일한 성능을 내는 것을 확인하였다.