본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거래법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.99-109
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2016
This paper presents a method for generating spatiotemporal images to detect the leukocyte motions in a microvessel. By using the constraint that the leukocytes move along the contour line of a blood vessel wall, the method detects leukocyte motions and then generates spatiotemporal images. the translational motion by a movement in vivo is removed first by the template matching method. Next, a blood vessel region is detected by the automatic threshold selection method to binarize the temporal variance image, then a blood vessel wall's contour is expressed by B-spline function. With the detected blood vessel wall's contour as an initial curve, the plasma layer of the best accurate position is determined to be the spatial axis by snake. Finally, the spatiotemporal images are generated. The experimental results show the spatiotemporal images are generated effectively through the comparison of each step of three image sequences.
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 the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.10
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pp.1967-1972
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2016
This paper defines a distance graph for a hand region in a depth image and proposes an algorithm detecting finger using it. The distance graph is a graph expressing the hand contour with angles and Euclidean distances between the center of palm and the hand contour. Since the distance graph has local maximum at fingertips' position, we can detect finger points and recognize the number of them. The hand contours are always divided into 360 angles and the angles are aligned with the center of the wrist as a starting point. And then the proposed algorithm can well detect fingers without influence of the size and orientation of the hand. Under some limited recognition test conditions, the recognition test's results show that the recognition rate is 100% under 1~3 fingers and 98% under 4~5 fingers and that the failure case can also be recognized by simple conditions to be available to add.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.1
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pp.49-60
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2002
We propose an algorithm for extracting the boundary of a desired object with shape information obtained from sample images. Considering global shape obtained from sample images and edge orientation as well as edge magnitude, the Proposed method composed of two steps finds the boundary of an object. The first step is the approximate segmentation that extracts a rough boundary with a probability map and an edge map. And the second step is the detailed segmentation for finding more accurate boundary based on the SEEL (seed-point extraction and edge linking) algorithm. The experiment results using IR images show robustness to low-quality image and better performance than conventional segmentation methods.
The classical snake algorithm has a problem in detecting the boundary of an object with deep concavities. While the GVF method can successfully detect boundary concavities, it consumes a lot of time computing the energy map. In this paper, we propose an algorithm to reduce the computation time and improve performance in detecting the boundary of an object with high concavity. We define the degree of complexity of object boundary as the local curvature. If the value of the local curvature is greater than a threshold value, new snake points are added. Simulation results on several different test images show that our method performs well in detecting object boundary and requires less computation time.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.159-162
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2002
영상분석의 한 분야로서 에지 검출을 이용하는 많은 분야가 있다. 영상의 에지는 입력 영상에 대한 많은 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 에지검출을 통한 윤곽선 추출을 하여 각각의 픽셀에 대한 에지검출 결과값을 비교하였다. 입력영상으로는 얼굴이미지를 사용하였으며 서로 다른 이미지에 대한 Sobel Filter의 검출의 결과 데이터를 각 픽셀마다 비교함으로써 원영상에 대한 동일인임을 판단하는 기준을 제시하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.7
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pp.935-943
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1993
In this paper, robust recognition system for tilted facial image was developed. At first, standard facial image and lilted facial image are captured by CCTV camera and then transformed into binary image. The binary image is processed in order to obtain contour image by Laplacian edge operator. We trace and delete outermost edge line and use inner contour lines. We label four inner contour lines in order among the inner lines, and then we extract left and right eye with known distance relationship and with two eyes coordinates, and calculate slope information. At last, we rotate the tilted image in accordance with slope information and then calculate the ten distance features between element and element. In order to make the system invariant to image scale, we normalize these features with distance between left and righ eye. Experimental results show 88% recognition rate for twenty five face images when tilted degree is considered and 60% recognition rate when tilted degree is not considered.
Several methods have been studied to prune the parasitic branches that cause unfortunately from thinning a shape to get its skeleton. We found that the symmetric path finding method was most efficient because it followed the boundary pixels of the shape just once. In this paper, its extended method is proposed to apply to removing the noise branches that protrude out of the boundary of a segmented or extracted shape in a given image. The proposed method can remove a noise branch with one-pixel width and also remove the noise branch that includes a round shape called a noise blob. The method uses a 4-8-directional boundary-following technique to determine symmetric paths and finds noise branches with noise blobs by detecting quasi-symmetric paths. Its time complexity is a linear function of the number of boundary pixels. Interactively selectable parameters are used to define various types of noise branches flexibly, which are the branch - size parameter and the blob-size parameter. Experimental results for a practical shape and various artificial shapes showed that the proposed method was very useful for simplifying the shapes.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.4
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pp.209-215
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2020
In this paper, we propose an algorithm for segmenting weld bead images using edge enhancement and active contours. In the proposed method, high-frequency filtering and contrast improvement are performed for edge enhancement, and then, by applying the active contour method, only the weld bead region can be obtained. The proposed algorithm detects an edge through high-frequency filtering and reinforces the detected edge by using contrast enhancement. After the edge information is improved in this way, the weld bead area can be extracted by applying the active contour method. The proposed algorithm shows better performance than the existing methods for segmenting the weld bead in the image. For the objective reliability of the proposed algorithm, it was compared with the existing high pass filtering methods, and it was confirmed that the welding bead segmentation of the proposed method is excellent. The proposed method can be usefully used in evaluating the quality of the weld bead through an additional procedure for the segmented weld bead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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