• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2001

본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.667-669
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• 2002

번호판 인식은 번호판 영역 추출 세그멘테이션, 인식의 3단계로 나눈다. 일반적으로 번호판 영역을 검출하는 과정에서 여러 후보영역이 추출되는데 검증 과정을 통해 그 중 하나를 선택한다. 따라서 적절한 검증 방법은 번호판 인식의 신뢰성을 높히기 위해 필수적이다. 본 논문은 다층 신경망에 사용하는 대표적인 알고리즘 중 하나인 역전과 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 검증하는 방법을 제시한다. 신경망을 통한 학습을 위해 우선 적절한 훈련 이미지를 수집해야한다. 특히 번호판 이미지가 아닌 훈련 데이터를 수집하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 효과석인 훈련 데이터 수집의 방법과 특징 벡터 생성에 대하여 제안하고 이 방법의 효용성을 실험을 통하여 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.404-406
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• 2000

캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.587-596
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• 2004

최근들어 오디오, 비디오와 이미지 같은 다양한 디지털 멀티미디어 데이터의 인덱싱, 브라우징과 질의를 위한 새로운 형태의 시스템이 개발되었다. 이러한 시스템은 각 미디어 스트림을 실제 물리적 이벤트에 따라서 작은 유닛단위로 나누고, 물리적 이벤트들을 검색을 위해서 효율적으로 인덱스화 시킨다. 본 논문에서는 오디오-비주얼 데이터의 분석과 세그멘테이션을 위해서 각 데이터가 가지고 있는 오디오, 이미지, 비디오 특징을 이용하는 새로운 방법을 사용한다. 이것은 이미지나 비디오만을 분석했던 이전의 방법들을 문제점을 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 방법을 이용하여 XCRAB이라고 불리는 웹 기반 멀티미디어 검색 시스템을 구현하였고, 성능평가를 위해서 여러가지 질의의 조합을 이용하여 실험을 하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.463-474
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• 2008

정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권8호
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• pp.243-252
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• 2023

위성 이미지는 토지 표면 조사에서 매우 중요하다. 따라서 위성에서 지상국으로 이미지를 전송하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있다. 그러나 전송 시스템의 품질 저하로 인해 이미지는 왜곡에 취약하고 올바른 데이터를 제공하지 못하고 있다. 그러한 이미지의 세그먼트 결과는 토지 표면 데이터를 올바르게 분류할 수 없다. 본 논문에서는 위성영상에 대한 자동인코더 기반의 영상 전처리 방법을 제안한다. 실험결과 사전 향상 기술을 사용하여 세그멘테이션 결과도 크게 향상될 수 있음을 보여주었다. 또한 본 논문에서 적용한 항공 이미지 향상기법은 토지 자원의 정확한 평가에 이바지할 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.43-50
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• 2017

본 논문에서는 한 장의 실내이미지에서 내벽구조 검출을 위한 개선된 소실점 검출방법과 세그먼트 레이블링 방법을 제안한다. AR 기술 수요의 증가로 이미지로부터 건축물의 구조를 인식하는 것과 관련된 연구가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 폐색을 발생시키는 객체들이 많은 실내 이미지에서 실내 내부 구조를 인식하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 소실점 검출 방법을 개선하기 위하여 육면체를 이루는 실내 내벽들 사이의 직교성을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 실내 이미지 내의 세그먼트들을 레이블링 하기 위하여 슈퍼픽셀 기반의 군집화 방법과 트리기반 학습기를 통한 레이블링 방법을 제안하였다. 마지막으로 실험 결과에서 제안한 방법들에 의하여 실내 구조 검출 결과가 개선됨을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.149-162
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• 2023

Purpose In the textile industry, fabric defects significantly impact product quality and consumer satisfaction. This research seeks to enhance defect detection by developing a transformer-based deep learning image segmentation model for learning high-dimensional image features, overcoming the limitations of traditional image classification methods. Design/methodology/approach This study utilizes the ZJU-Leaper dataset to develop a model for detecting defects in fabrics. The ZJU-Leaper dataset includes defects such as presses, stains, warps, and scratches across various fabric patterns. The dataset was built using the defect labeling and image files from ZJU-Leaper, and experiments were conducted with deep learning image segmentation models including Deeplabv3, SegformerB0, SegformerB1, and Dinov2. Findings The experimental results of this study indicate that the SegformerB1 model achieved the highest performance with an mIOU of 83.61% and a Pixel F1 Score of 81.84%. The SegformerB1 model excelled in sensitivity for detecting fabric defect areas compared to other models. Detailed analysis of its inferences showed accurate predictions of diverse defects, such as stains and fine scratches, within intricated fabric designs.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.91-97
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• 2009

본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.502-511
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• 2005

본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.