• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.423-425
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• 1998

영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.151-151
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• 2020

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.932-934
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• 2003

본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.19-22
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• 2013

본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.275-280
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• 2004

본 논문은 디지털 방사선 영상에 영상처리기법을 이용하여 기존의 수동적인 방법으로 개인차를 유발했던 차영상 진단방법을 자동화하는 알고리즘 방법을 제안한다. 이를 위해 차영상 획득 이전에 수행될 투 영상의 정렬방법과 치과용 디지털 방사선영상내의 구조적 특징을 이용하여 관심영역을 선정할 수 있는 방법론을 제안하고, 이를 이용하여 영역에 대한 차정보 표시 및 이에 대한 수치적 근거를 제시함으로써 기존의 방법이 갖지 못한 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 구현결과 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상발생여부를 확연히 구분할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.251-252
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• 2014

본 논문에서는 차영상 기법을 이용하여 이동하는 객체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라를 통해 들어온 입력 영상과 배경의 차이를 통해 객체를 탐지하고 객체의 움직임을 분석하여 이동 객체를 계수한다. 실험 결과를 통해 물체의 이동 객체의 탐지 및 계수가 이루어짐을 확인 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.7-14
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-19
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• 2006

산불의 피해를 조사함에 있어서 현재 상당수의 조사가 육안 관측에 의존하고 있으나, 광범위한 면적에 걸쳐 피해가 확대되고, 발생 직후 접근이 용이하지 않다는 점에서 위성영상 등을 이용한 산불 피해 조사가 이용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 산불 직후의 위성영상을 이용하여 통계적 해석에 의해 산불 피해 정도를 분류하고자 하며, 1차와 2차에 걸쳐 요인분석을 실시하였다. 그 결과 1차 요인 분석에서는 분류하기 어려웠던 산불 발생 지역에 포함되어 있는 하천의 수초, 논두렁 등을 2차 요인분석에 의하여 비교적 정확하게 분류할 수 있었다. 또한, 1차 요인분석으로 분류된 영역들에 대하여 2차 요인분석을 하여 산불 피해가 경미한 지역과 강한 지역을 각각 분류 할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 위성영상에서 얻은 산불 피해 영상과 분광반사계를 이용하여 얻은 실측 자료와는 높은 상관관계를 가지고 있으므로 위성영상자료를 이용하여 산불 피해 정도를 분류하는데 유용하게 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.374-376
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• 1999

본 논문은 연속적인 영상에서 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 웨이브릿과 에피폴라 평면(Epipolar-Plane Images, EPI)을 사용하여 물체의 움직임을 분석하는 기법을 제안한다. 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으나 연적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로서 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿 변환에서 유도된 데이터를 가지고 만들어지는 에피폴라 평면은 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 기존의 방법보다 시간적으로 절약을 할 수 있다. 특히 서로 다른 방향에 대한 민감성을 보여 주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체의 광류 예측에 많은 도움을 주고 있다. EPI 분석에서는 물체가 깊이 방향으로 움직이는 경우에도 물체의 각 에지들(edges)의 기울기를 분석함으로서 깊이 방향의 광류를 측정할 수 있다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿 변환과 EPI 기법의 조합으로 분석된 실험 결과와 그 전 연구들과의 비교가 마지막 부분에 서술되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.93-100
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• 2009

본 논문에서는 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식 시스템을 제안한다. 차영상 엔트로피는 현재 입력된 영상과 참조 영상 또는 시선의 위치별 평균 영상들로부터 차영상을 획득하고, -255부터 +255까지의 히스토그램 빈도수를 이용하여 계산한다. 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식방법은 2가지 방법이다. 1) 첫 번째 방법은 현재 입력된 영상과 시선 위치별 45개의 평균 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재 응시하고 있는 방향을 인식하고, 2) 두 번째 방법은 현재 입력된 영상과 45개의 참조 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재의 응시 방향을 인식한다. 참조 영상은 네 방향의 영상을 입력받아 시선 위치별 45개의 평균 영상을 이용하여 생성한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 PCA 기반의 시선 인식 시스템과 비교 실험을 하였고, 인식 방향은 좌상, 우상, 좌하, 우하 네 방향으로 하였으며, 45개의 참조 영상 또는 평균영상에 대하여 인식 영역을 변경하여 실험하였다. 실험 결과 차영상 엔트로피는 97.00%, PCA는 95.50%의 인식률을 보여 차영상 엔트로피 기반의 시스템이 PCA 기반의 시스템보다 1.50% 더 높은 인식률을 나타내었다.