• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.103-105
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• 2020

본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.8
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• pp.981-996
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• 2007

In this paper, we describe a method that can recognize gestures by obtaining motion features information with principal factor analysis from sequential gesture images. In the algorithm, firstly, a two dimensional silhouette region including human gesture is segmented and then geometric features are extracted from it. Here, global features information which is selected as some meaningful key feature effectively expressing gestures with principal factor analysis is used. Obtained motion history information representing time variation of gestures from extracted feature construct one gesture subspace. Finally, projected model feature value into the gesture space is transformed as specific state symbols by grouping algorithm to be use as input symbols of HMM and input gesture is recognized as one of the model gesture with high probability. Proposed method has achieved higher recognition rate than others using only shape information of human body as in an appearance-based method or extracting features intuitively from complicated gestures, because this algorithm constructs gesture models with feature factors that have high contribution rate using principal factor analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.353-355
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• 1999

본 논문에서는 영상의 flexible subblock을 이용하여 영상내에 물체의 이동이나, 빛의 변화, 시각점(view-point)의 변화등에 덜 민감한 영상 검색을 방법을 제안한다. 특징 값으로는 Ohta 컬러 공간으로부터 1, 2, 3차 central 모멘트 값을 추출해 내고, 쌍직교 웨이블릿 변환을 통해 고주파 영역으로부터 수직-수평 방향 성분을 추출하여 인덱스화 시킴으로써 인덱스를 위한 저장 공간을 줄이고 계산 시간을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 2개의 특징 값을 다단계(multi-step) K-NN 방법에 적용시킴으로서 사용자가 검색하고자 하는 가장 유사한 k 개의 영상만을 사용자에게 보여 주도록 설계하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 RGB 색상 공간을 그대로 적용하여 실험한 결과를 비교해 보았다. 추가적으로, 영상의 전역적인 유사성뿐만 아니라, 각 블록의 독립적인 특징 값을 이용하여 특정 블록에 대한 검색 환경도 제공하여 보다 의미있는 검색 환경을 제공하고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.149-152
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• 2007

비전 연구에 있어서 객체 추적은 무엇보다도 중요시 되어 왔다. 특히 비디오 감시 시스템에서의 객체 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 내에서 움직이는 객체를 추출하고 객체내의 다중 후보블록의 통계적 특징을 이용한 추적 시스템을 구성하였다. 객체를 추적하기 위해서는 먼저 움직이는 객체 추출이 선행되어야 한다. 객체 추출은 영상 내에서 배경 프레임과 매 프레임에서의 현재 프레임간의 차 연산에 의한 가중치를 이용하여 객체의 움직임을 판단하고 추출하였다. 움직이는 객체는 본 논문에서 제안한 다중 후보 블록 알고리즘을 수행하여 추적에 필요한 통계 값을 획득한다. 통계 값으로는 방향성에 필요한 블록의 중심 좌표 값과 객체추적에 필요한 객체간의 매칭 정도를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 민감한 빛의 변화에도 강건하였으며, 특정 블록에 대해서만 연산 수행을 수행하므로 컴퓨터의 연산을 줄여 실시간 추적도 가능하다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.559-564
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• 2002

본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1857_1858
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• 2009

본 논문에서는 PCA와 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용한 얼굴이미지에서 특징선택 방법에 대하여 제안한다. 2차원 얼굴이미지의 히스토그램 분표값에서 정규화합 연산을 이용한 히스토그램 평활화 기법을 거쳐 대비효과를 주어 화질을 개선시켜 준다. PCA는 2차원 얼굴이미지를 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 얼굴인식에 사용될 특징 벡터들을 추출한다. 또한 추출된 특징벡터 중에서 얼굴인식 성능에 중요한 요소가 되는 특징 벡터들을 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 최적화한다. 다항식 기반 RBF 신경회로망을 사용하여 얼굴인식 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안된 방법을 통해 최적화된 특징벡터와 얼굴인식률과의 관계를 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.394-396
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• 2001

본 논문의 목적은 타이어에 각인되어 있는 DOT 코드 문자를 효과적으로 추출하는데 있다. 기존의 DOT 문자 인식 방법에서는 카메라와 조명에 의한 2차원 영상에서 DOT 문자 추출을 시도하였는데, 타이어는 DOT 문자와 배경이 동일한 색상이고, 조명에 민감해서 DOT 문자의 추출이 용이하지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 타이어의 DOT 문자를 조명에 거의 영향을 받지 않는 3자원 레이저 스캐너를 이용해서 획득하고, 획득된 영상에서 높이 값 정보를 추출했으며 추출된 높이 값 정보를 가진 영상에 패턴 인식 기법을 적용하여 DOT 문자를 효과적으로 추출할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.3
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• pp.27-35
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• 2002

A knowledge-based image retrieval technique is image searching methods using some features from the queried image. The materials in this study are automobile head lamps. The input data is composed of characters and images which have various pattern. The numbers, special symbols, and general letters are under the category of the character. The image informations are made up of the distribution of pixel data, statistical analysis, and state of pattern which are useful for the knowledge data. In this paper, we implemented a retrieval system for the scientific crime detection at traffic accident using the proposed multi knowledge-based image retrieval technique. The values for the multi knowledge-based image features were extracted from color and gray scale each. With this 22 features, we improved the retrieval efficiency about the color information and pattern information. Visual basic, crystal report and MS access DB were used for this application. We anticipate the efficient scientific detection for the traffic accident and the tracking of suspicious vehicle.

• 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.