• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.535-537
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• 2002

본 논문은 실시간 카메라 입력 환경에서의 새로운 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계 없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 세 종류의 웨이블릿 변환된 형판을 사용하고 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄이도록 하였다. 또한 세가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었으며, 효과적인 얼굴 추적 기법을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하여 그 지점에서의 탐색 영역에 형판 정합을 수행함으로써 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 실험을 위해 다양한 조명 조건에 따라 여섯 종류로 분류한 동영상 데이터에서 제안한 알고리즘은 약 96.8%의 뛰어난 얼굴 검출율을 보여 주었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.587-597
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• 2020

In this paper, we analyze the normalization that occurs when processing digital hologram and propose an optimized quantization method. In JPEG Pleno, which standardizes the compression of holograms, full complex holograms are defined as complex numbers with 32-bit or 64-bit precision, and the range of values varies greatly depending on the method of hologram generation and object type. Such data with high precision and wide dynamic range are converted to fixed-point or integer numbers with lower precision for signal processing and compression. In addition, in order to reconstruct the hologram to the SLM (spatial light modulator), it is approximated with a precision of a value that can be expressed by the pixels of the SLM. This process can be refereed as a normalization process using quantization. In this paper, we introduce a method for normalizing high precision and wide range hologram using quantization technique and propose an optimized method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.419-422
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• 2002

본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.7
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• pp.923-933
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• 2007

In this paper, we present a method for performance enhancement of the marker detection system by using SVM(Support Vector Machine) and LDA(Linear Discriminant Analysis). It converts the input image to a binary image and extracts contours of objects in the binary image. After that, it approximates the contours to a list of line segments. It finds quadrangle by using geometrical features which are extracted from the approximated line segments. It normalizes the shape of extracted quadrangle into exact squares by using the warping technique and scale transformation. It extracts feature vectors from the square image by using principal component analysis. It then checks if the square image is a marker image or a non-marker image by using a SVM classifier. After that, it computes feature vectors by using LDA for the extracted marker images. And it calculates the distance between feature vector of input marker image and those of standard markers. Finally, it recognizes the marker by using minimum distance method. Experimental results show that the proposed method achieves enhancement of recognition rate with smaller feature vectors by using LDA and it can decrease false detection errors by using SVM.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.6
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• pp.115-124
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• 2010

In the beginning brain waves were used for monkeys to control robot arm with neural activity. In recent years there are research that measured brain waves are used for the control of programs which monitor the progression of dementia or enhance of attention in children diagnosed with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Moreover, low-price devices that can be used as a game control interface have become available. One of the problems associated with control using brain waves is that the mean amplitude, mean wavelength, and mean vibrational frequency of the brain waves differ from individual to individual. This paper attempts to propose a method to normalize measured brain waves using normal distribution and calculate the waveforms that can be used in controlling games. For this, a framework in which brain waves are converted in seven stages has been suggested. In addition, the estimation process in each stage has been described. In an experiment the waveforms of two subjects have been compared using the proposed method in the BCI English word learning program. The level of similarity between two subjects' waveforms has been compared with correlation coefficient. When the proposed method was applied, both meditation and concentration increased by 13% and 8%, respectively. Because the proposed regularization method is converted into a waveform fit for control functions by reducing personal characteristics reflected in the brain waves, it is fitting for application programs such as games.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.11
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• pp.1285-1295
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• 1999

본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-？ 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.370-372
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• 2001

본 논문은 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리를 통한 문자열-발음열 변환 기법을 소개한다. 한국어 TTS 시스템에서의 고질적인 문제는 문자열-발음열 변환이라고 할 수 있는데, 그 이유는 한국어의 특징상 음운적 조건과 형태론적 조건등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하기 때문이다. 그 중 ㄴ-첨가 규칙은 위와 같은 대표적인 현상으로 많은 문제점과 그에 따른 연구를 필요로 하고 있다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자를 정규화하고 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한 후, 음운변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 문장을 효과적으로 해결할 수 있어 TTS시스템에 좋은 결과를 가져오게 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.226-230
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• 2002

This paper proposes a method of improvement of accuracy of projective transformation matrix for Image Mosaicing. Using shift theorem, we extracted global translation components between images and using translation components, we found matching points between images so we solve general matching point problem we extracted highly trusted matching point using RANSAC algorithm. we normalized matching point coordinates and improved accuracy of projective transformation matrix.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.339-342
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• 2014

현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.