• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.736-738
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• 2004

최근 사용자의 제스처를 이용한 게임 시스템에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 사용자의 얼굴 및 손의 움직임을 이용하여 게임을 제어하기 위해서는 복잡한 배경 및 조명에 강건한 얼굴 및 손 영역의 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 조명 변화에 강건한 피부색 검출을 이용한 게임 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 다음의 두 단계로부터 얼굴 및 손 영역을 추출한다. 먼저, 피부색과 유사한 물건들을 제거하기 위해 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 전경물체를 추출한다. 그 다음, 조명에 의한 깜박임이나 잡음을 줄이기 위해서 SCT 알고리즘을 이용하여 전경물체 영역 안에서 피부색 영역만을 정확하게 검출한다. 추출된 얼굴 및 손의 움직임으로부터 얻어지는 제스처는 은닉마르코프 모델을 사용하여 인식된다. 복잡한 환경에서 실험한 결과, 제안된 시스템은 정확한 피부색 영역 검출을 제공하고 이를 통한 보다 정확한 인식률을 제공할 수 있다는 것이 증명되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.517-519
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• 2011

본 논문에서는 DIBR(Depth image-based rendering)을 통해 생성되는 3D 영상의 홀을 고품질로 채우는 방법을 제안한다. 이를 위해, 생성된 영상의 깊이도를 고려한 희소성(Sparsity) 기반의 인페인팅 알고리즘을 홀 채우기에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 홀 주변의 전경 텍스쳐를 제외한 배경 텍스쳐 정보만을 이용하기 때문에, 홀 채우기 시 전경 텍스쳐와 배경 텍스쳐가 혼합되는 문제점이 발생하지 않는다. 또한 희소성 기반의 인페인팅을 이용하기 때문에 에지 정보를 활용한 고품질의 홀 채우기가 가능하다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘과 기존의 홀 채우기 알고리즘과의 주관적 화질 비교 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2017

본 논문에서는 스테레오 영상을 이용하여 외삽 시점 영상 생성 시 발생하는 홀을 채우는 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 3D 워핑을 이용하여 다수의 시점을 생성할 수 있다. 하지만 이 방법은 보이지 않는 시점에서의 영역을 완벽히 복원할 수 없기 때문에 필연적으로 홀이 발생한다. 홀을 채우기 위해 먼저 홀 영역의 경계를 Random Walks 알고리즘을 이용하여 전경과 배경으로 구분한다. 그리고 홀을 배경 성분에 해당하는 영역만을 이용하여 채우게 된다. 홀 채움 과정에서는 패치 내의 홀의 비율과 컬러와 깊이 영상의 텍스처에 대한 복잡도를 정의하고 패치 별로 우선순위를 계산하여 높은 순위의 패치로 홀을 채우게 된다. 실험 결과 제안하는 기법이 홀을 효과적으로 채우는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.37-38
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• 2017

이미지 합성은 전경과 배경이 조화롭게 나타나도록 표현하는 것이 필수적이다. 이미지 합성의 품질을 나타내는 현실성이 결여될 경우 객체와 배경이 조화롭게 합성되지 못해 뒤틀리거나 돌출되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 현실성 높은 합성을 위해 이미지 합성 기법들 중에서 현실성을 향상시키는 연구 동향을 조사한다. 이미지 합성 기법 분류에 따라 대표적인 기법을 선택하여 현실성 향상에 대한 연구를 중심으로 소개하고 발전방향을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.138-139
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• 2012

본 논문에서는 보다 정밀한 깊이 정보를 추출하기 위하여, 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합 기법을 개발한다. 우선 촬영된 환경에 따라 발생하는 스테레오 영상의 노출 차이를 보상하기 위하여, 전체 영상에 대하여 전역적으로 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 계산된 3 차원 누적 분포 함수를 기반으로 순위 영상을 생성하고, 밝기 기반의 강인한 초기 정합을 수행한다. 다음으로 지역적인 밝기 변화에 강인하도록, 초기 깊이 정보를 바탕으로 EM 알고리즘을 수행하여 객체와 배경에 해당되는 깊이 정보를 분리한다. 분리된 영역 정보를 기반으로 각각의 영역의 대하여 다시 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 이를 기반으로 최종적으로 전경과 배경의 차등적인 정합을 수행하여 지역적인 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합기법을 개발한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법의 성능을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.839-842
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• 2004

자연영상에서 문자를 인식하는 연구는 활발히 진행되고 있지만 대부분 디지털 카메라나 캠코더 등으로 획득한 고해상도의 영상에서의 연구에 국한되어 있다. 휴대폰 카메라로 획득된 저해상도의 영상은 아주 적은 수의 픽셀로 정보를 표현하기 때문에 기존의 이진화 알고리즘으로는 문자와 배경을 깨끗하게 분리해 낼 수 없다. 본 논문은 영상의 칼라정보를 K-Means 클러스터링을 이용하여 전경과 배경으로 이진화 하였으며, 이진화 성능을 향상시키기 위해 지능형 주파수 필터와 비등방성 확산 필터를 사용하였다. 또한 입력영상을 파이프라인 구조의 이진화 및 인식 시스템에 인식시킴으로써 인식성능을 향상시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1010-1012
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• 2017

본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.206-211
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• 2011

본 논문에서는 Gaussian 혼합모델을 이용한 영상기반 화재검출 알고리즘을 제안한다. CCTV로부터 입력되는 영상으로부터 배경영상을 추출한 후 입력영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 분리한다. 분리된 전경영상은 배경영상에 대하여 변화가 생긴 후보영역으로 간주하고 후보영역에 대하여 Gaussian 혼합모델 기법을 적용하여 연기 또는 화염의 특성을 갖는 영역을 화재로 인식한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 화재검출 알고리즘이 실내에서의 화염 및 연기를 검출할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.505-514
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• 2002

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징은 웨이블릿 변환 후 푸출된 형태 특징과 질감특징을 이용한다 추출된 특징 값들을 이용하여 영상들에 대한 학습패턴을 생성하고 신경망 분류기를 구성 한다. 신경망의 학습 알고리즘은 역전파 알고리즘을 사용한다. 가장 효과적인 질감특징을 선 택 하기 위한 실험에서는 대각 모멘트가 가장 높은 분류률을 보여 주었다. 배경을 제거 하고 대각 모멘트를 특징으로 사용하여 실험하였을 때, 30종류에서 각 10개씩 총 300개의 학습 데이터와300개의 테스트 데이터에 대하여 각각 72.3%와 67%의 정분류률을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.