• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.7 no.2
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• pp.49-56
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• 2012

The camera-based mobile applications such as color, pattern and object reading can improve the living quality of blind people. However currently available camera-based applications are uncomfortable for the blind, since these applications do not reflect accessibility requirements of the blind especially on touch screen. We investigated accessibility requirements about rapidly growing camera-based mobile applications on touch screen devices for the blind. In order to identify accessibility requirements, we conducted a usability testing for color reading applications with three different types of interfaces on Android OS. The results of the usability testing were as follows: (1) users preferred short depth of menu hierarchy, (2) the initial audio help was more useful than just-in-time help, (3) users needed both manual and automatic camera shooting modes although they preferred manual to automatic mode, (4) users wanted the OS supported screen reader function to be turned off during the color reading application was running, and (5) users required tactile feedback to identify touch screen boundary. We designed a new user interface for blind people by applying the identified accessibility requirements. From a usability testing of the new user interface with 10 blind people, we showed that the identified accessibility requirements were very useful accessibility guidelines for camera-based mobile applications.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.310-313
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• 2003

최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.676-678
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• 2010

본 연구는 새로운 마커형태인 2D Grid 마커와..적외선 카메라를 이용한 마커 트래킹 기술에 대하여 기술하고 있다. 제안하는 2D Grid 마커는 가변 비트의 표현이 가능하며 회전방향의 인식이 가능하다. 그리고 내부 비트 연산을 통하여 서로 다른 마커를 구분 할 수 있게도 해준다. 일반 웹카메라를 적외선 카메라로 변환하여 영상을 처리하였고, 적외선 파장의 영상을 사용하여 에러율을 감소시키고 인식률을 증가시켰으며 비가시화 영역인 적외선 잉크로 인쇄된 부분도 인식될 수 있도록 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.155-164
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• 2004

Recently, we have remarkable developments in intelligent robot systems. The remarkable features of intelligent robot are that it can track user and is able to doface recognition, which is vital for many surveillance-based systems. The advantage of face recognition compared with other biometrics recognition is that coerciveness and contact that usually exist when we acquire characteristics do not exist in face recognition. However, the accuracy of face recognition is lower than other biometric recognition due to the decreasing in dimension from image acquisition step and various changes associated with face pose and background. There are many factors that deteriorate performance of face recognition such as thedistance from camera to the face, changes in lighting, pose change, and change of facial expression. In this paper, we implement a new sliding active camera system to prevent various pose variation that influence face recognition performance andacquired frontal face images using PCA and HMM method to improve the face recognition. This proposed face recognition algorithm can be used for intelligent surveillance system and mobile robot system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.935-942
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• 2011

This study aims to design and implement the finger gesture recognizing system that automatically recognizes finger gestures input through a camera and controls the computer. Common CCD cameras were redesigned as infrared light cameras to acquire the images. The recorded images go through the pre-process to find the hand features, the finger gestures are read accordingly, and an event takes place for the follow-up mouse controlling and presentation, and finally the way to control computers is suggested. The finger gesture recognizing system presented in this study has been verified as the next-generation interface to replace the mouse and keyboard for the future information-based units.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.115-116
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• 2008

최근 급속하게 증가하는 차량과 함께 운전자에게 보다 편리함과 안정성을 제공하기 위하여 첨단 안선 차량(ASV : Advanced Safety Vehicle)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 그 중 한 분야인 카메라를 통한 자량 인식으로써, 전방 차량의 그림자를 이용하여 차량을 검출하고자 한다. 실험 절차는 크게 두 가지 단계로 나누어지며, 첫 번째 단계로는, 카메라를 통해 들어오는 도로 영상 이미지를 명도 값을 기반으로 영상을 차례로 분할하여 차량의 그림자를 나타낸다. 두 번째 단계로는, 선행 작업을 통해 얻어진 차량의 수평 그림자 성분을 이미지 안에서 탐색하여 차량의 위치를 검출하게 된다. 이에 제안된 방식을 검증하기 위해 CCD카메라를 이용하여 도로영상을 촬영하고, 컴퓨터 모의실험을 통해 전방차량이 검출됨을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.281-283
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• 2015

최근 청소로봇이나 재활로봇 등과 같은 일상생활에서 활용 가능한 로봇 기술에 대한 연구가 활발한데 특히 실내외 경로주행시스템에 관한 연구 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 제한된 실내공간에서 로봇을 이용하여 감시카메라를 활용한 위치 인식을 기반으로 경로를 자율적으로 주행 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 서버, 로봇, App 세 가지 모듈로 구성되어 사용자로부터 App을 통해 받은 목적지 정보에 따라 서버가 경로를 생성하여 로봇에게 경로를 제공하고 로봇은 감시카메라의 로봇 위치 정보에 대해 서버와 지속적으로 통신하며 목적지까지 이동하는 방식으로 운영된다. 이동 로봇의 위치 정보를 파악해 정확성 높은 경로 주행 시스템을 목표로 하며 향후에 병원, 학교 등과 같은 실내 공간에서 활용가능하리라 기대한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.9
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• pp.797-803
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• 2007

Adaptive binarization is very important for the camera-based document recognition. This paper proposes a binarization method which can effectively adapt to the variation of image Qualify. Firstly, it analyzes the effect of binarization parameters to the result and proposes a method to measure the image quality. Then, it statistically analyzes the relationship between the image quality and the binarization parameter. Finally, it proposes a binarization method that automatically adapts to the quality of the input image, using the analysis result. The experiment results show that there is a meaningful relationship between the image quality and the binarization parameter, and therefore, the proposed method can effectively adapt to the variation of image quality.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.12
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• pp.780-788
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• 2008

Modeling hand poses and tracking its movement are one of the challenging problems in computer vision. There are two typical approaches for the reconstruction of hand poses in 3D, depending on the number of cameras from which images are captured. One is to capture images from multiple cameras or a stereo camera. The other is to capture images from a single camera. The former approach is relatively limited, because of the environmental constraints for setting up multiple cameras. In this paper we propose a method of reconstructing 3D hand poses from a 2D input image sequence captured from a single camera by means of Belief Propagation in a graphical model and recognizing a finger clicking motion using a hidden Markov model. We define a graphical model with hidden nodes representing joints of a hand, and observable nodes with the features extracted from a 2D input image sequence. To track hand poses in 3D, we use a Belief Propagation algorithm, which provides a robust and unified framework for inference in a graphical model. From the estimated 3D hand pose we extract the information for each finger's motion, which is then fed into a hidden Markov model. To recognize natural finger actions, we consider the movements of all the fingers to recognize a single finger's action. We applied the proposed method to a virtual keypad system and the result showed a high recognition rate of 94.66% with 300 test data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.323-326
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양, 특히 수화를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 손 모양 인식은 손가락 검출과 손 인식으로 크게 2가지로 나눌 수 있다. 손가락 검출을 위해 본 시스템에서는 Distance Transform을 이용하여 손의 뼈대를 검출 하고, Convex Hull을 통해 손가락을 검출하는 방법을 제안한다. 뼈대 검출은 보다 정확한 손가락을 검출할 수 있는 장점이 생긴다. 손 인식에는 손 중심과 손가락의 길이, 손의 축, 손가락의 축, 팔 중심의 위치 등을 이용하여 Decision Tree를 생성하고, 반복적 검사를 통해 인식의 오류율을 줄였다. 실험결과에서는 수화 인식이 성공적으로 잘 인식 되었다는 것을 보인다.