• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.76-79
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• 2008

선사 이래 인류의 대표적 고대 문화유산의 하나가 금석문이다. 이런 금석문들은 다양한 과학적 기법들로 그 원 형태를 인식하고자 하는 노력을 하고 있다. 그러나 가장 오래되고 유용한 보존과 인식 방법은 탁본에 의한 것이다. 그러나 원 자료의 심각한 훼손으로 탁본자료의 형상 인식이나 문자 인식은 일반적인 이미지 복원 방법과는 다양한 면에서 차이를 보이고 있어 이의 노이즈를 제거하고 원이미지를 복원하여 형상을 인식하는 것이 중요하다. 이러한 탁본의 판독에는 다양한 잡음들이 있어 이를 전문적인 판독가 들도 이설을 제기하는 경우들이 있다. 다양하고 심각한 훼손 상태에 있는 탁본의 이미지들은 다양한 형태의 심각한 노이즈를 가지고 있어 전통적이고 일반적인 이미지 향상이나복원 기법들을 적용하기에 적절하지가 않다. 본 연구에서는 구름이나 야간 상황 등 다양한 노이즈를 가진 SAR 이미지처리 기법과 다양한 환자들의 다양한 병적 상태의 이미지들에 효과적으로 적용되는 방법들을 살펴 탁본 문자인식에 적용하고 그 효과를 히스토그램과 이미지 엔트로피를 이용하여 측정하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.31-34
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• 2011

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 컨텐츠들은 아주 다양한 알고리즘을 사용하였다. 영상처리 기법에서 이미지 인식기법 중에서 일반적인 것으로는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘이 있다. 이 알고리즘이 적용된 대표적인 컨텐츠로는 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 간단한 이미지 인식 컨텐츠의 경우에 복잡한 알고리즘을 사용함으로써, 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 비교연산을 수행하는 히스토그램 매칭을 두 가지 실험 방법을 통하여, 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 설계한 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.69-72
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 콘텐츠들은 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 영상처리 기법 중 이미지 인식 기법에는 대표적으로 PCA(Principal Component Analysis)알고리즘이 있으며, 이 알고리즘에 적용된 대표적인 콘텐츠로 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 복잡한 알고리즘의 사용으로 간단한 이미지 인식 콘텐츠의 경우 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 색상의 분포를 통하여 그 수치를 이용한 이미지를 분석한 실험을 통하여 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 통해서 얻을 수 있는 장 단점을 분석하였다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.41
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• pp.337-356
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• 2015

Recently augmented reality contents are variously used in public such as advertisements or exhibits as well as children's books. Therefore, it is certain that the market, development of augmented reality contents, is gradually growing. Those who are the producer of augmented reality may be familiar with the skill where those images are used as a marker which is created by image recognition technique. In case of using image recognition technique, they usually use the augmented reality marker platform from Qualcomm since it is able to recognize self-produced images and 3-dimensional figures at no cost. This study was started when undergraduate students began to use those general techniques in their contents producing process. AR majoring students in Namseoul University applied image recognition technique to 3 AR contents exhibited in Sejong Center. Creating 3 different images, they have registered images at Image Target Manager provided by Vuforia to use as a marker. Moreover, they have modified the image producing method to raise the recognition rate by research. The higher recognition rate brings the more stable use of augmented reality contents. To achieve the satisfied rate, they have compared the elements of color contrast, pattern and etc. in the use of platform. Thus, the effective image creation method has been drawn. This study is aiming to suggest the production of stable contents by recognizing smart devices' limitation and producing educational contents. The purpose of this study is to help practically augmented reality contents developers by illustrating the application of augmented reality contents which are based on image recognition technique and also its effectiveness at the same time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.460-462
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.148-151
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• 2006

본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.832-834
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• 2005

본 논문에서는 여러 가지 표정으로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 각 얼굴 이미지들은 상황에 따라 많은 표정에 영향 성분을 포함하고 있다. 이런 각기 특성이 다른 얼굴 이미지들의 효율적인 인식을 위하여, 특징 점을 선정을 한 후 실험 진행을 하면 표정에 영향을 많이 받는 이미지를 구분할 수 있다. 여기서 제안하는 방법은 표정이 많이 포함된 이미지에 대하여 표정에 영향을 많이 미치는 특징 점과 그 특징 점영역에 와핑 기법을 처리함으로써 표정이 있는 이미지를 인식하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.774-784
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• 2021

The object detection and recognition process is a very important task in the field of computer vision, and related research is actively being conducted. However, in the actual object recognition process, the recognition accuracy is often degraded due to the resolution mismatch between the training image data and the test image data. To solve this problem, in this paper, we designed and developed an integrated object recognition and super-resolution framework by proposing an image super-resolution technique to improve object recognition accuracy. In detail, 11,231 license plate training images were built by ourselves through web-crawling and artificial-data-generation, and the image super-resolution artificial neural network was trained by defining an objective function to be robust to the image flip. To verify the performance of the proposed algorithm, we experimented with the trained image super-resolution and recognition on 1,999 test images, and it was confirmed that the proposed super-resolution technique has the effect of improving the accuracy of character recognition.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.341-343
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• 2000

본 논문은 신용카드 전표 이미지를 효과적으로 인식하기 위한 이미지의 분석 및 처리 방법을 제안한다. Histogram Matching 기법을 통하여 ROI를 추출함으로써 빠른 속도로 고급 전처리 방법을 적용할 수 있는 방법과 이미지 개선을 위한 필터의 조합 방법 및 ROI 내부에서 숫자열을 정확하게 추출하여 인식하는 방법을 제안하고 있다. 그리고 실제 전표 영상에 대하여 수행한 실험을 통하여 제안한 방법이 유효함을 보여준다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.720-732
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• 1996

Spatial match retrieval methods for iconic image databases recognize an image document as several icon symbols. Therefore the iconic symbols are used as primary keys to index the image document. When a user requires content-based retrieval ofimages, a spatial match retrieval method converts a query image into iconic symbols and then retrieves relevant images by accessing stored images. In order to support content-based image retrieval efficiently, we, in this paper, propose spatial match retrieval methods using signatures for iconic image databases. For this, we design new index representations of two-dimensional iconic images and explain implemented system.. In addition, we compare the conventional 9-DLT and our two-dimensional image retrieval method in terms of retrieval precision and recall ratio. We show that our method is more efficient than the conventional method.