• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.687-690
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• 2015

본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.571-574
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• 2003

본 논문은 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 Mellin Transform 을 이용하여 이미지를 모자이킹하는 방법을 제안한다. Mellin Transform 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성시 나타날 수 있는 각 이미지간의 오차가 누적되는 현상을 줄이기 위한 전체적인 접합으로 투영 행렬을 추출하여 적용함으로써 누적되는 오차를 줄여 정확한 모자이크를 얻을 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 중복성 계산에 시간이 많이 소모되고 수평이동 시켜 얻어진 영상만을 다루어 이미지가 회전되었을 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 Mellin Transform에 기반한 투영 행렬을 이용하여 이미지가 이동하거나 회전하였을 경우에도 빠른 시간에 이미지의 중복 정보를 찾아 정확한 모자이크를 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.10
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• pp.431-438
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• 2015

In this paper we address the symmetric-invariant problem in boundary image matching. Supporting symmetric transformation is an important factor in boundary image matching to get more intuitive and more accurate matching results. However, the previous boundary image matching handled rotation transformation only without considering symmetric transformation. In this paper, we propose symmetric-invariant boundary image matching which supports the symmetric transformation as well as the rotation transformation. For this, we define the concept of image symmetry and formally prove that rotation-invariant matching of using a symmetric image always returns the same result for every symmetric angle. For efficient symmetric transformation, we also present how to efficiently extract the symmetric time-series from an image boundary. Finally, we formally prove that our symmetric-invariant matching produces the same result for two approaches: one is using the time-series extracted from the symmetric image; another is using the time-series directly obtained from the original image time-series by symmetric transformation. Experimental results show that the proposed symmetric-invariant boundary image matching obtains more accurate and intuitive results than the previous rotation-invariant boundary image matching. These results mean that our symmetric-invariant solution is an excellent approach that solves the image symmetry problem in time-series domain.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.49-52
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• 2010

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리를 계산하는 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 불필요한 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 효율적인 해결책을 제시하다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시한다.다음으로, 엔빌로프 기반 하한을 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리계산을 줄일 수 있음을 보인다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수배에서 수십배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.10
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• pp.949-954
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• 2010

Computing the rotation-invariant distance between image time-series is a time-consuming process that incurs a lot of Euclidean distances for all possible rotations. In this paper we propose an innovative solution that significantly reduces the number of Euclidean distances using the triangular inequality. To this end, we first present the notion of self rotation distance and show that, by using the self rotation distance with the triangular inequality, we can prune many unnecessary distance computations. We next present that only one self-rotation is enough for all self-rotation distances required. Experimental results show that our self rotation distance-based methods outperform the existing methods by up to an order of magnitude.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.1
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• pp.225-229
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• 2020

Recently, convolutional neural network (CNN) have been showed outstanding performance in the field of image recognition, image processing and computer vision, etc. In this paper, we propose a CNN-based image rotation correction algorithm as a solution to image rotation problem, which is one of the factors that reduce the recognition rate in image recognition system using CNN. In this paper, we trained our deep learning model with Leeds Sports Pose dataset to extract the information of the rotated angle, which is randomly set in specific range. The trained model is evaluated with mean absolute error (MAE) value over 100 test data images, and it is obtained 4.5951.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.8
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• pp.1785-1791
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• 2003

This paper presents the mosaic method that the video sequence with shift and rotation information after Mellin Transform. The results are used to compute the projection matrix for each image registration. So before registration, we process camera calibration in order to reduce the image warp by camera and then compute the global projection matrix for image registration for reducing errors from rut image to last image. This paper describes the mosaic method that compute duplication and movement information quickly and robust noise using projection matrix on Mellin Transform.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.721-724
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• 2002

본 논문에서는 카메라 파라메타의 하나로서 이미지 센터를 구하는 방법에 대해 소개한다. 3 차원 게임, 그래픽스, 의료, 측정, 형상 복원 등의 응용에 거리 정보를 포함하는 3 차원 정보는 필수적이며 이러한 정보를 추출하기 위해서는 카메라 캘리브레이션을 반드시 거쳐야 한다. 이미지 센터는 대부분의 경우에 카메라 파라메타를 구하기 위한 모델 추정 방법에서 하나의 값으로 취급되는 경우가 많아 이미지 센터 외의 카메라 파라메타의 정확도에 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 카메라 회전을 이용하여 이미지 센터만을 독립적으로 구하는 방법을 제안하며 그 편이성과 반복성, 정확도를 카메라 회전 모델링 시뮬레이션과 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.385-388
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• 2013

In this paper, we show the weakness of the image matching method by using MPEG-7 EHD(Edge Histogram Descriptor) and suggest how to improve this weakness by using image normalization. EHD algorithm is an image matching technique that collects edge's slope of distribution and same distribution. However, the EHD error rate is high because EHD is sensitive for changes of object distortion and rotation that will be matched. We improve matching performance by accurately extract edge information in image by using normalization. We compare and analyze the normalized EHD algorithm by using distortion and rotation and it shows robustness for changes of the size and rotation.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.873-877
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• 2010

CAPTCHA is a security tool that prevents the automatic sign-up by a spam or a robot. This CAPTCHA usually depends on the smart readability of humans. However, the common and plain CAPTCHA with text-based system is not difficult to be solved by intelligent web-bot and machine learning tools. In this paper, we propose a new sub-image based CAPTCHA system totally different from the text based system. Our system offers a set of cropped sub-image from a whole digital picture and asks user to identify the correct orientation. Though there are some nice machine learning tools for this job, but they are useless for a cropped sub-images, which was clearly revealed by our experiment. Experiment showed that our sub-image based CAPTCHA is easy to human solver, but very hard to all kinds of machine learning or AI tools. Also our CAPTCHA is easy to be generated automatical without any human intervention.