• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.904-911
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• 2003

본 논문에서는 우편봉투 상에 기입된 인쇄체 한글 주소와 필기체 한글 주소를 효과적으로 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 문자인식 모듈을 포함하는 각종 응용 시스템에서 입력 영상이 인쇄체인지 필기체인지 구분하는 것은 매우 중요하다. 이는 대부분의 경우 인쇄체 영상과 필기체 영상이 갖는 특징이 상이하여, 각 영상에서의 문자 및 문자열 분리 방법, 문자 인식 방법 둥이 매우 상이하게 개발되기 때문이다. 본 논문에서 제안한 구분 방법은 연결요소 추출 및 병합, 특징 추출, 영상 구분 순으로 수행된다. 연결요소 추출 및 병합 단계에서는 입력영상으로부터 연결요소를 추출한 후 일부 연결요소들에 대하여 병합을 시도하며, 특징 추출 단계에서는 병합결과 얻어진 연결요소들의 그룹들로부터 폭과 위치에 관련된 특징을 추출하고, 영상 구분 단계에서는 추출한 특징을 입력으로 제공받는 다충퍼셉트론을 사용하여 구분을 시도한다. 제안한 방법의 우수성을 증명하기 위해 실제 우편물로부터 추출된 3,147개의 한글 주소 영상을 사용하여 실험한 결과, 98.85%의 구분률을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.289-290
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• 2013

이 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정인식 시스템을 제안한다. 먼저 얼굴 인식 시스템으로 Haar-like feature의 특징 마스크를 이용한 방법을 적용하였다 인식된 얼굴은 눈을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리한다. 그래서 얼굴 요소 추출에 용이하게 된다. 얼굴 요소 추출은 PCA를 통한 고유 얼굴의 고유 눈과 고유 입의 템플릿 매칭으로 추출하였다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징을 통하여 표정을 인식한다. 눈과 입의 특징 값은 실험을 통하여 정한 각 표정별 임계 값과 비교하여 표정이 인식된다. 본 논문은 기존의 논문에서 거의 사용하지 않는 눈동자의 비율을 적용하여 기존의 표정인식 알고리즘보다 인식률을 높이는 방향으로 제안되었다. 실험결과 기존의 논문보다 인식률이 개선됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.425-427
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• 2000

얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.117-122
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• 2005

본 논문은 얼굴 특징점 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 애니메이션과 아바타 모방을 위한 표정 표현이나, 얼굴 표정 인식 등에서 중요한 자료이다. 얼굴 특징점 추출을 위한 기존 방법은 고가의 모션 캡쳐 장비나 표식을 사용하는 것으로 대상 인물에게 심리적 부담감이나 부자연스러움을 준다. 이에 반해 제안된 알고리즘은 카메라로 취득된 영상에서 영상 처리만으로 얼굴 특징점을 추출함으로써 기존 방법의 문제점을 해결한다. 또한 효율적인 특징점 추출을 위해 특징점 추출의 근원이 되는 기존 얼굴 구성요소 검출 알고리즘의 문제점을 분석하고 개선한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.303-304
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• 2012

본 논문에서는 사용자가 보다 현실감 있는 체감형 콘텐츠 사용을 위해 빠르게 움직이는 객체의 운동 요소 추출에 있어서 객체의 움직이는 방향과 거리, 각도 등 중요한 요소인 회전각을 추출하는 방법을 제안한다. 빠르게 회전을 하는 객체에 특징점 생성을 위하여 마커 제작을 제안하고 접목하며 패턴 인식을 통하여 마커의 특징점을 추출하도록 한다. 추출된 특징점은 제안하는 POSIT 알고리즘을 통하여 특징점을 분석하여 회전하는 객체의 회전각을 추출 할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 향후 보다 다양한 콘텐츠에 접목함으로 인하여 체감형 콘텐츠를 사용함에 있어서 객체의 회전각을 추출할 수 있는 인식 디바이스로써 활용이 가능하다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.434-439
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• 1995

본 논문에서는 선삭가공을 부품에 대한 가공 특징형상 추출 알고리즘을 개발하였다. 면저, 설계 특징형상과 가공 특징형상 을 효율적으로 나타내기 위한 데이터 구조를 설계하고, 선삭가공에 사용되는 가공 특징형상의 특성을 검토하였다. 이러한 특성 을 이용하여 주사선(Scan Line)과의 교점으로부터 가공 특징형상을 이루는 요소를 검색하고, 검색된 구성요소를 이용하여 가공 특정형상을 구성하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 기존에 사용되어 왔던 패턴비교 방법에서 주어지 패턴이외의 특징 형상을 추출하기가 어렵고 계산 시간이 많이 걸리는 단점을 극복하였다. 또한 기존의 방법으로는 해결되기 어럽던 가공 특징 형상 의 간섭의 검출에서 효율적으로 적용됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.29-32
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• 2016

특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.104-106
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• 2010

본 논문에서는 디지털환경에 최적화될 수 있는 만화를 인터랙티브 만화로 제안하며, 인터랙티브 만화의 특징을 바탕으로 재미요소를 도출하였다. 재미요소의 기준은 '스토리', '인터페이스', '장면연출효과'로 구분하였다. 먼저, 스토리의 재미요소는 사용자의 참여여부에 따른 이야기 구조로 추출하였고, 인터페이스의 재미요소는 직 간접적 시선 유도장치로 추출하였으며, 장면연출효과는 시 청각적 연출효과를 재미요소로 추출하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.623-626
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출을 이용해서 캐리커쳐를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 사진이나 카메라를 이용해서 입력된 영상으로부터 색상정보를 이용하여 얼굴영역을 검출하고 얼굴의 기하학적인 구조를 이용해서 유전자 알고리즘의 추정 파라미터를 설정하여 최적의 특징 점의 위치를 검출한다. 검출된 특징 점 위치를 이용하여 눈, 코, 입, 눈썹, 머리카락 등 얼굴의 특징이 되는 구성요소를 추출한다. 마지막으로 얼굴의 윤곽선을 구한 다음 추출된 얼굴의 구성요소들을 합성하여 간단하면서도 개인의 특징을 잘 반영할 수 있는 캐리커쳐를 생성한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권8호
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• pp.309-314
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• 2015

얼굴 요소의 윤곽을 추출하는 대표적인 방법 중의 하나는 스네이크다. 스네이크는 간단하고 빠르지만 초기 윤곽 및 개체 형태에 따라 성능이 결정된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스네이크 세그먼트의 중간 위치에 스네이크 포인트를 추가하는 방법으로 윤곽을 더 정확하게 추출할 수 있는 개선된 스네이크를 제안한다. 제안한 방법은 6개의 입과 눈 실험 영상에 적용하여 Greedy 스네이크보다 RSD가 2.8%에서 5.8% 정도 감소하였다. 특히 RSD 감소는 대부분 심한 굴곡이 갖는 윤곽 영역에서 얻음으로써 더 정확한 윤곽 추출을 실험을 통해 확인하였다.