• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.313-316
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.362-364
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• 2012

컬러 정보는 이미지 처리 시스템에서 이미지에 대한 중요한 특징값을 제공한다. 그러나 조명이나 객체의 물리적 특성으로 인하여 녹취된 이미지의 컬러값을 활용하기에는 많은 문제점이 따르게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컬러불변치에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 이 연구에서는 컬러불변치와 병발행렬 특징값과의 관계에 대한 기초 데이터를 제공함으로써 위치기반 어플리케이션에서 이미지 유사도를 측정하는데 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.373-374
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• 2009

이 논문에서는 이미지간의 유사도를 측정하기 위하여 컬러 특징값을 추출하는 한 방법을 제시하고자 한다. 컬러특징값은 다양한 형태로 추출될 수 있지만 자연적인 조명 환경하에서 어느 정도 invariance consistency 특징을 유지하는 방법을 찾아내는 것이 중요하다. 컬러 coocurrence 특징값은 많은 연구가 진행되어 여러 응용에서 적용되고 있지만 여기서는 컬러의 invariance 공간에 대한 coocurrence 특징값을 추출하여 이미지 유사도를 측정하는 방식을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.999-1002
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• 2003

In this study, embodied supervisory system that apply motion detection technique to small web camera and detects watch picture. Motion detection technique that use pixel value of car image that use in existing need memory to store background image. Also, there is sensitive shortcoming at increase of execution time by data process of pixel unit and noise. Suggested technique that compare extracting motion information by block unit to do to have complexion that solve this shortcoming and is strong at noise. Because motion information by block compares block characteristic value of image without need frame memory, store characteristic cost by block of image. Also, can get effect that reduce influence about noise and is less sensitive to flicker etc.. of camera more than motion detection that use pixel value in process that find characteristic value by block unit.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.12
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• pp.789-799
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• 2008

For the communication between human and computer in an interactive computing environment, the gesture recognition has been studied vigorously. The algorithms which use the 2D features for the feature extraction and the feature comparison are faster, but there are some environmental limitations for the accurate recognition. The algorithms which use the 2.5D features provide higher accuracy than 2D features, but these are influenced by rotation of objects. And the algorithms which use the 3D features are slow for the recognition, because these algorithms need the 3d object reconstruction as the preprocessing for the feature extraction. In this paper, we propose a method to extract the 3D features combined with the 3D object reconstruction in real-time. This method generates three kinds of 3D projection maps using the modified GPU-based visual hull generation algorithm. This process only executes data generation parts only for the gesture recognition and calculates the Hu-moment which is corresponding to each projection map. In the section of experimental results, we compare the computational time of the proposed method with the previous methods. And the result shows that the proposed method can apply to real time gesture recognition environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.52-55
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• 2013

본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.631-633
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• 2005

유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.283-285
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• 2001

유전자 프로그래밍은 프로그램 자동생성 도구이다. 문제를 해결하는 프로그램코드를 프로그래머가 직접 구현하는 것이 아니라, 적절한 초기값만을 입력하여 컴퓨터가 스스로 적합한 해를 찾아내도록 하는 방법이다. 유전자 프로그래밍은 생물의 진화개념에서 얻어진 여러 아이디어를 사용하여 최적화된 해를 찾아낸다. 본 논문에서는 세포영상인식 문제를 해결하기 위하여 유전자 프로그래밍을 사용하였다. 실험에 사용된 영상은 자궁경부세포진 영상이다. 여러 가지 종류와 상태의 세포들이 뒤섞여 있어 분석하기에 힘들다는 것이 이 영상의 특징이다. 주어진 문제는 샘플 영상이 암인가 아닌가를 판별하는 것이다. 유전자 프로그래밍을 적용하기 위하여 사용한 특징값들은 영상에서 찾을 수 있는 가장 단순한 대표값들과, 산술 및 논리연산자들이다. 실험결과 실제 인식기 제작에 바로 적용하기엔 무리가 있지만, 80%정도를 제대로 판별해 낼수 있었다. 인식률이 낮은 이유는 사용한 특징들이 영상의 정보를 잘 흡수하지 못했기 때문이라 여겨지고, 앞으로 지나치게 복잡하지 않으면서 여상의 특징을 잘 표현하는 특징값들을 찾는 것이 향후과제이다.