• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1222-1225
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• 2022

본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상의 조도를 개선하여 얼굴 검증 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 입력 이미지의 조도 개선을 통해 얼굴 검출 정확도를 개선하며, 검출된 얼굴의 반복적인 조도 향상을 통해 생성된 다수의 특징 벡터를 이용하여 얼굴 검증에 이용하였다. 얼굴 검출 및 검증 정확도 측정을 위해 K-FACE 데이터셋을 이용하였다. 저조도 환경에서 촬영된 검증 이미지에 대하여, 제안하는 특징 벡터 합성 방법으로 인해, 동일인 쌍 및 타인 쌍의 유사도 점수 분포의 표준 편차가 줄어드는 경향을 확인했으며, 이로 인해 검증 성능이 높아지는 결과를 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.9-15
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• 2020

본 논문에서는 새롭게 제안하는 Multi-Path Encoder-Decoder 의 구조를 바탕으로 두개의 가지로 구성된 심층신경망을 통해서 영상 이미지에서 물체를 하나의 객체 단위로 분할 검출하는 방법을 제안하였다. 각 가지는 중심점 검출 가지(Dot branch), 객체 분할 가지(Segmentation branch)라 하고 중심점 검출 가지는 이미지로부터 각 객체의 중심점을 찾는 역할을 수행하고, 객체 분할 가지는 각 객체의 영역을 이미지로부터 분할하는 역할을 수행한다. 실험에서는 CVPPP 식물 이미지의 나뭇잎을 각각 구분하도록 학습 하였으며 중심점 검출 가지는 각 나뭇잎의 중심점들을 찾아내고, 객체 분할 가지는 원본 이미지와 찾아낸 중심점 이미지를 통하여 각 중심점에 해당하는 나뭇잎의 픽셀 분할 영역을 최종적으로 예측하게 된다. 기존의 객체 분할에서는 다양한 크기, 위치의 앵커박스를 만들어서 많은 영역(N > 1k)의 물체를 확인해야하는 연산량 문제점 혹은 이미지에서 고정되지 않는 총 객체의 개수를 예측하기 어려웠던 문제가 있었다. 제안한 심층신경망에서는 중심점을 기반으로 객체를 찾아내는 효과적인 방법을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.15-22
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• 2019

본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 '가', '라' '귀' 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2478-2484
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• 2010

본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.796-799
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• 2006

본 논문은 스캔한 문서 및 전자 문서 등과 같은 문서 이미지에서의 기울기를 검출하는 기법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 일정 비율로 축소된 이미지를 사용한다. 하지만 여전히 문서 전체를 대상으로 기울기를 검출하는 것은 많은 계산량을 요구하므로 대상영역(ROI)을 선택한다. 대상 영역은 모폴로지 연산을 통해 문자열을 하나의 긴 component로 연결하고 Labeling 과정을 통해 선택된다. 그리고 원본 이미지에서 문자의 baseline을 바탕으로 대상 영역에서 기울기를 검출한다. 실험결과를 통하여, 제안한 방법은 표나 그래프가 포함된 여러 종류의 문서 이미지에서 빠르고 정확한 기울기 값을 검출함을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.381-382
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• 2022

흘수는 선체가 물속에 얼마나 잠겨있는지를 나타내는 용어로, 선박에서는 화물의 양을 계산하거나 안정성을 평가하기 위해 흘수를 측정한다. 흘수를 측정하는 방법으로는 항해사가 부두에서 육안으로 확인하거나, 사다리를 타고 내려가 직접 확인하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 경우에 따라 흘수 측정이 불가능하거나, 추락의 위험이 항상 존재한다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 드론 등을 통해 카메라로 선박의 흘수선 부근을 촬영하고, 필터링 및 이미지 검출 기법을 사용하여 선박의 흘수선을 탐지하는 방안을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.285-286
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• 2009

본 논문은 실시간 이미지 매칭을 위한 빠른 BLoG 특징점 검출방법을 제안하고 이미지 크기, 회전변화등 다양한 실험을 통하여 기존 방법과 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교하고 앞으로 나아갈 방향에 대하여 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.361-364
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• 2002

번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1995-1996
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• 2011

영상 혹은 이미지 내에서 특정 물체를 검출하기 위한 일반적인 방법으로 비올라 존스(Viola-Jones) 알고리즘을 많이 사용하고 있으나 이 방법은 배경의 픽셀이 거의 동일한 값일 때에는 매우 높은 검출률을 보이는 반면 다양한 배경과 물체가 복합적으로 이루어져 있는 이미지의 경우에는 물체 검출 시 오인식 할 가능성이 매우 높다. 이러한 단점들은 얼굴 인식 시스템을 개발함에 있어 매우 불리하게 적용될 수 있는데, 본 연구는 얼굴인식 출입통제 시스템을 개발하는 과정에서 발생하는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 비올라 존스 알고리즘에서 이용되는 하 라이크 피춰(Harr-like feature)에 새로운 형태의 사각 특징(Rectangular feature) 및 분산 특징(Varience feature) 추가하여 복잡한 배경에서도 물체 검출 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.