• Title/Summary/Keyword: 이미지 인식기법

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트렌드 이미지 데이터베이스를 활용한 상황인식 지원도구 개발에 관한 연구 (Development of a web-based market research tool utilizing street-trend image database system.)

  • 이종호;홍석기
    • 한국디자인학회:학술대회논문집
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    • 한국디자인학회 2000년도 추계 학술발표대회 논문집
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    • pp.120-121
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    • 2000
  • 신상품 개발을 위한 트랜드 이미지의 수집과 분석(타운워칭, 캐털로그 분석 등)은 이미 디자인 전개과정에 깊숙히 자리잡고 있는 기법이다. 그러나 대부분의 경우 트랜드 이미지의 수집은 디자이너의 직관에 의존하는 경우가 많았기 때문에 실질적인 시장상황을 반영한다고 하기에는 다소 힘들었던 것이 사실이다. (중략)

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조명분리 고유얼굴 부분공간 기반 얼굴 이미지 조명 정규화 (Face Image Illumination Normalization based on Illumination-Separated Eigenface Subspace)

  • 설태인;정선태;기선호;조성원
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.179-184
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    • 2009
  • 다양한 조명 환경에서 강인한 얼굴 인식은 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 얼굴 이미지 조명 정규화 전처리를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법 중에 가장 효율적으로 알려진 비등방성 스무딩 기법에 의한 조명 정규화는 투영음영(casting shadow)은 제거할 수 없다. 본 논문에서는 고유얼굴로 부터 조명 영향 부분을 분리하여 조명이 분리된 고유얼굴 공간을 구하고, 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 투영음영을 포함한 조명 영향을 최소한 얼굴 이미지 조명 정규화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성은 적용을 통해 확인되었다.

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레이블링기법을 이용한 차량 일련번호 추출 (The Extraction of Vehicle Number Components Using Labeling Method)

  • 제성관;박재현;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.416-418
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    • 2000
  • 본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량번호판 인식 시스템을 구현하기 위한 연구의 한 부분인 차량 번호판의 일련번호부분을 추출하는 방법을 기술한다. 이진화된 전체 차량 이미지의 일련번호영역을 추출하기 위해 레이블링기법과 번호판 일련번호의 특성 등 선행지식을 이용하여 번호판의 각 일련번호를 찾아서 분할하고 추출하는 알고리즘을 제안한다. 번호판영역을 찾는 동시에 분할하고 추출해 줌으로써 복잡한 여러 알고리즘을 사용하지 않고도 비교적 정확히 번호판의 일련번호를 추출할 수 있고, 속도면에서도 상당히 우수한 결과를 보여준다.

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이미지 초점을 이용한 객체 간 경계 생성 기반의 영역 분할 기법 (Region Segmentation based on Generating Boundary between Object using Focus of image)

  • 한현호;홍영표;이강성;이상훈
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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    • pp.531-534
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    • 2012
  • 본 논문에서는 Active Contour 기반의 영역 분할에서 이미지의 초점값을 이용하여 분할된 영역 사이의 경계를 생성하여 기존의 Active Contour에서 발생할 수 있는 중첩 객체의 동일 객체 인식을 방지하는 기법을 제안한다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽을 검출하여 윤곽을 기준으로 영상을 분할하지만 중첩되거나 근접한 객체에서의 분할이 정확하게 이루어지지 않아 동일 객체로 인식하는 단점이 있다. 이러한 객체에서의 분할을 위해 영상의 초점값을 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 유사 경계 영역을 생성하고 Active Contour의 결과에 적용하여 경계를 생성한 뒤 초점값 적용으로 인해 생성될 수 있는 홀 영역을 hole filling 과정을 수행하여 보완함으로써 보다 정확한 객체를 추출하였다.

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콘볼류션 신경망을 이용한 손글씨 숫자 인식 구현 (Implementation of Handwriting Number Recognition using Convolutional Neural Network)

  • 박태주;송특섭
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.561-562
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    • 2021
  • CNN(Convolutional Neural Network)은 다양한 이미지를 인식하는데 많이 사용되고 있다. 본 발표에서는 딥러닝의 CNN 기법을 적용해서 사람이 직접 손으로 쓴 한 자리 숫자를 인식하였다. 딥러닝 네트워크는 합성곱 레이어, 풀링 레이어, 플래튼 레이어로 구성하였고 마지막으로 최적화 방법, 학습률과 손실 함수를 설정하였다.

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공간적 암호화를 사용하는 영상 워터마킹 기법 (Image Watermarking Algorithm using Spatial Encryption)

  • 정수목
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권1호
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    • pp.485-488
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    • 2020
  • 본 논문에서는 공간적 암호화를 사용하여 영상에 소유권 정보인 워터마크를 영상 픽셀의 LSB에 안전하게 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 워터마킹 기법은 영상의 지적재산권 보호에 효과적으로 사용될 수 있다. 제안된 기법을 사용하여 공간적으로 암호화된 워터마크를 은닉한 영상인 스테고 이미지로부터 워터마크를 손실 없이 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법을 적용하여 워터마킹을 수행한 결과 영상인 스테고 이미지의 화질은 51dB이상으로 사람이 육안으로 워터마크의 존재여부를 인식할 수 없으며, 워터마크가 공간적으로 암호화되어 있기 때문에 워터마크의 보안성이 우수하다.

인터넷에서의 유해 이미지 컨텐츠 등급 분류 기법 (Classification Method of Harmful Image Content Rates in Internet)

  • 남택용;정치윤;한치문
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제32권3호
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    • pp.318-326
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    • 2005
  • 본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.

곤충 발자국 패턴 인식을 위한 Trace Transform 기반의 특징값 추출 (Feature Extraction Using Trace Transform for Insect footprint Recognition)

  • 신복숙;차의영;조경원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.313-316
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    • 2008
  • 이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

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온톨로지를 이용한 이미지의 고수준 의미 정보 자동 추출 기법 (Full-automatic high-level concept extraction for image using domain ontologies)

  • 박경욱;이동호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.88-90
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    • 2005
  • 최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.

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