• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.20-25
• /
• 2021

The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1998.06a
• /
• pp.139-142
• /
• 1998

장면 전환 검출(scene change detection)을 영상 정보의 인덱싱 및 검색을 위한 전처리로서, 전체 검색 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 기술로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG 표준으로 압축된 동영상으로부터 얻은 DC 이미지를 이용한 장면 전환 검출 및 대표 프레임 검출에 대한 방법을 제안하고 이를 위한 시뮬레이터의 개발과 그에 대한 성능을 평가한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.383-386
• /
• 2005

본 논문에서는 Hough 변환을 이용하여 도로 차선의 핵심 정보를 추출하고 차선을 인식하는 방법을 제안하고 실시간으로 차선 인식이 용이 하도록 차선 검출의 고속화 방법을 제안한다. 고속화를 위해 이미지를 작은 영역(Interest Zone)으로 분할하고 분할된 영역에 대해 Hough 변환을 수행하여 영역내의 차선을 검출한다. 검출된 차선의 패턴 정보를 이용하여 다음 Step의 Interest Zone을 결정하고 Hough 변환의 수행을 반복하여 차선 검출을 시도 하였다. 또한 실험 영상을 대상으로 시뮬레이션 수행한 결과를 제시하고 제안 방법의 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.195-198
• /
• 2005

본 논문에서는 Hough 변환을 이용하여 도로 차선의 핵심 정보를 추출하고 차선을 인식하는 방법을 제안하고 실시간으로 차선 인식이 용이 하도록 차선 검출의 고속화 방법을 제안한다. 고속화를 위해 이미지를 작은 영역(Interest Zone)으로 분할하고 분할된 영역에 대해 Hough 변환을 수행하여 영역내의 차선을 검출한다. 검출된 차선의 패턴 정보를 이용하여 다음 Step의 Interest Zone을 결정하고 Hough 변환의 수행을 반하여 차선 검출을 시도 하였다. 또한 실험 영상을 대상으로 시뮬레이션 수행한 결과를 제시하고 제안 방법의 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.583-585
• /
• 2012

본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.376-378
• /
• 2022

Artificial intelligence technology is widely used in various fields such as artificial intelligence speakers, artificial intelligence chatbots, and autonomous vehicles. Among these AI application fields, the image processing field shows various uses such as detecting objects or recognizing objects using artificial intelligence. In this paper, data synthesized by a virtual human is used as a method to analyze images taken in a specific space.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.379-381
• /
• 2013

In this paper, we propose a method to detect the gradient of the spaces between sentences and to deskew in the document image. First, gradient is measured by pixels for spaces between sentences that has been done an edge extraction in document image and then skewed image is corrected by using the value of the gradient which has been measured. Since document image is divided into several areas, it shows a robust processing result by handling the margin, images, and multistage form in the document. Because the proposed method does not use pixel of the character region but use the blank area, degraded document image as well as vivid document image is effectively corrected than conventional method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.675-678
• /
• 2003

현대 사회에서 가스 산업은 기반 기순 산업으로 영향력이 매우 커지고 있으며, 동시에 위험요소를 내포하고 있다. 본 논문은 가스밸브의 연결부분에서 폭발성 발화물질인 오일성분에 의한 안전사고를 방지하고자 유지분 검출시스템을 개발하였다. 용기 밸브의 영상을 $200{\times}200$ 크기의 흑백 이미지로 획득하고, 제안한 유지분 검출 알고리즘을 적용한다. 먼저, 영상에 소벨(Sobel) 연산자를 이용하여 에지(Edge)를 검출하고 오일이 존재하는 영상과 오일이 존재하지 않는 영상을 영상프로파일(image profile) 분석과 영상 감법 둥의 검출방법으로 비교 분석하였다. 첫 번째 방법은 영상프로파일기법으로 3가지 영역인 부분영역, 하위영역, 전체영역으로 오일을 삽입한 후 다항식 근사로 오일의 존재여부를 판별하였고, 두 번째는 영상감법으로 밸브의 특정한 위치에 위치조정표시를 한 후 두 영상의 차를 구하였다. 실험에서는 제안한 검출방법의 실용화 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.425-428
• /
• 2011

이 논문은 음식인식 자동화를 위해서 음식 이미지를 표현하는 새로운 방법을 제시한다. 먼저, 사람이 음식 속 재료성문을 인식하는 방법을 모방하여, 음식이미지에서 윤곽선을 따라 다각형을 검출한다 그 흐름, 각 다각형의 특징 다각형에 해당하는 음식재료성분의 라벨은 다각형의 사이즈, 다각형의 가로세로 비율 - 이 추출된다. 여기서 음식재료성분의 라벨은 음식재료이미지로 훈련 받은 Semantic Texton Forests (STF)[3]에 의해 구해진다. 구해진 다각형의 특징을 이용해 음식이미지마다 다차원 히스토그램이 형성되는데, 이히스토그램은 컴퓨터가 사람과 유사하게 음식이미지를 이해할 수 있도록 표현된다. 이 히스토그램은 컴퓨터가 음식을 인식할 수 있도록 도와주는 중요한 특징으로 사용될 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.63-70
• /
• 2012

In this paper an extension to an original active shape model(ASM) for facial feature extraction is presented. The original ASM suffers from poor shape alignment by aligning the shape model to a new instant of the object in a given image using a simple similarity transformation. It exploits only informations such as scale, rotation and shift in horizontal and vertical directions, which does not cope effectively with the complex pose variation. To solve the problem, new shape alignment with 6 degrees of freedom is derived, which corresponds to an affine transformation. Another extension is to speed up the calculation of the Mahalanobis distance for 2-D profiles by trimming the profile covariance matrices. Extensive experiment is conducted with several images of varying poses to check the performance of the proposed method to segment the human faces.