• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.212-214
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• 2008

자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.36 no.6
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• pp.451-459
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• 2016

Crack detection on panels during manufacturing process is an important step for ensuring the product quality. The accuracy and efficiency of traditional crack detection methods, which are performed by eye inspection, are dependent on human inspectors. Therefore, implementation of an on-line and precise crack detection is required during the panel pressing process. In this paper, a regular CCTV camera system is utilized to obtain images of panel products and an image process based crack detection technique is developed. This technique uses a comparison between the base image and a test image using an amplitude mapping of the local image. Experiments are performed in the laboratory and in the actual manufacturing lines to evaluate the performance of the developed technique. Experimental results indicate that the proposed technique could be used to effectively detect a crack on panels with high speed.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.2
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• pp.227-232
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• 2018

Nowadays, image manipulation is enormously popular and easier than ever with tons of convenient images editing tools. After several simple operations, users can get visually attractive images which easily trick viewers. In this paper, we propose a fast algorithm which can detect the image splicing using the Markov features. The proposed algorithm reduces the computational complexity by removing unnecessary Markov features which are not used in the image splicing detection process. The performance of the proposed algorithm is evaluated using a famous image splicing dataset which is publicly available. The experimental results show that the proposed technique outperforms the state-of-the-art splicing detection methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.82-85
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• 2010

인터넷의 급속한 발달과 이미지 콘텐츠 개발 기술의 발달로 현재 누구나 쉽게 이미지 콘텐츠의 공유 및 배급이 용이해졌다. 그러나 이로 인해 누드나 포르노와 같은 불건전한 유해 이미지들의 접근 역시 쉬워지고 있다. 특히, 스마트 폰이나 스마트 TV 등 멀티미디어 기능이 가능한 휴대장치 및 단말기의 비약적인 발전으로 인하여, 언제 어디서나 우리들은 유해 이미지의 노출되어 있다. 따라서 유해 이미지 시청이 적당하지 않은 연령층까지 무방비 상태에 놓여 있기 때문에 이를 막을 수 있는 시급한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출에 이용하여 인체 영역 검출해내고 이것을 이용하여 유해 이미지 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 피부 화소 검출 기법은 오차율을 가지고 있기 때문에 정확한 검출이 힘들다. 따라서 우리는 검출에 대한 강도를 조절하여 이중으로 피부 화소를 검출하여 좀더 정확한 피부 영역을 획득한다. 또한 기존의 방법들은 대체로 일차적인 피부 영역 검출에 초점을 둔 반면, 유해 판별의 주된 기준이 되는 가슴이나 성기, 엉덩이 등을 좀 더 중점적으로 찾으려 하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 검출된 피부 영역에서 유해 부위를 좀 더 집중적으로 찾아 유해 판별 성능을 높이는 방법을 제안하고 실험으로 증명을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.51-53
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• 2011

최근에는 텍스트정보 보다 동영상정보를 다루는 일이 많아졌고 그에 따라 동영상 데이터의 분할, 색인, 검색 등을 위해 장면 전환 검출이 필요하게 되었다. 장면 전환 검출 기술은 비디오 데이터의 장면 변화가 발생하는 경계를 검출하는 기술이다. 본 논문에서는 에지 이미지를 이용한 장면전환 검출과 이를 위한 임계값 설정, 그리고 결과에서 중복된 이미지와 오 검출 된 이미지를 줄여줄 수 있는 구현에 대하여 실험결과를 바탕으로 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.796-799
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• 2006

This paper presents a new method for automatic detection of skew in a document image using mathematical morphology. To speed up processing, we use reduced image but it still requires long time to estimate the skew angle so the proposed method works with region of interest, not with whole image. Character strings are connected by using morphological closing operation and a component labeling is used to select region of interest. The method considers the lowermost pixels of characters in candidate regions in the binary image of original document image. Experimental results shows that the proposed method is extremely fast and robust as well as independent of script forms.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.2
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• pp.381-390
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• 2022

Many attempts have been made to apply image recognition based on machine learning which has recently advanced dramatically to malware detection. They convert executable files to images and train deep learning networks like CNN to recognize or categorize dangerous executable files, which shows promising results. In this study, we are looking for an effective image generation method that may be used to identify malware using machine learning. To that end, we experiment and assess the effectiveness of various image generation methods in relation to malware detection. Then, we suggest a linear image creation method which represents control flow more clearly and our experiment shows our method can result in better precision in malware detection.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.360-363
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• 2000

컬러 이미지는 Cray-Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 에지 검출이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$_{-ι}$(ι=1,2, …, N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. CMP는 RCB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 컬러 모폴로지를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 부샘플링과정으로 해상도를 낮춰주는 방식이다. 생성된 CMP에서 인접 레벨간을 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성하며, 이를 에지 검출한다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.2
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• pp.11-20
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• 2010

In this paper we propose a face detection system which consists of a method of face candidate extraction using skin color and a method of face verification using the feature of facial structure. Firstly, the proposed extraction method of face candidate uses the image segmentation and merging algorithm in the regions of skin color and the neighboring regions of skin color. These two algorithms make it possible to select the face candidates from the variety of faces in the image with complicated backgrounds. Secondly, by using the partial face classifier, the proposed face validation method verifies the feature of face structure and then classifies face and non-face. This classifier uses face images only in the learning process and does not consider non-face images in order to use less number of training images. In the experimental, the proposed method of face candidate extraction can find more 9.55% faces on average as face candidates than other methods. Also in the experiment of face and non-face classification, the proposed face validation method obtains the face classification rate on the average 4.97% higher than other face/non-face classifiers when the non-face classification rate is about 99%.