• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.313-314
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• 2019

본 논문에서는 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 ultrasound image에서 특징점을 검출하는 것과 object dectection을 위한 keypoints가 object에 올바르게 위치하는지를 검증하는 실험을 진행한다. 특징점 검출을 위한 알고리즘으로는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)과 Harris corner detection 을 적용하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.79-82
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• 2012

컴퓨터 비전에서 영상 매칭 기술은 다양한 분야에 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 강인한 영상 매칭을 위해서는 정확하고 독특한 특징점을 검출하는 과정이 중요하다. 기존의 SIFT나 SURF 등 영상 매칭 알고리즘은 등방성 가우시안 필터링을 사용한 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 이러한 기존의 특징점 검출 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 모호하게 만들어 정확한 특징점 검출을 어렵게 만들고 영상 매칭의 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘의 강인한 특징점 검출을 위하여 양방향 필터링을 사용하여 스케일 공간 생성을 제안한다. 이러한 스케일 공간 생성 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 보존해 줌으로서 강인한 특징점 검출을 가능하게 하여 영상 매칭 성능을 향상시킨다. 특히 왜곡이 존재하는 영상들의 매칭에서 제안하는 특징점 검출 방법이 적용된 SIFT 알고리즘은 기존의 SIFT 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.89-90
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• 2019

본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.9
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• pp.2203-2208
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• 2014

The Hough transform (HT), that is a typical algorithm for detecting lines in images, needs considerable computational costs and easily detects pseudo-lines on the real world images, because of the large amount of features generated by their complex background or noise. This paper proposes an improved HT that add a preprocessing to estimate the validity of features to the conventional HT. The feature estimation can remove a lot of inessential features for the line detection using a pattern of $3{\times}3$ block features. Experiments using various images show that the proposed algorithm saves computational costs by removing 14%~58% of features depending on images and besides it is superior to the conventional HT in valid line detection.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.199-201
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• 2002

본 논문에서는 심장질환의 진단 알고리즘의 개발에 있어서 필수적으로 요구되는 심장질환별 ECG 데이터의 수집에 관하여 기술한다. 또한, 진단 알고리즘을 개발하기 위한 전단계로서 심전도 신호에서 각 특징들을 검출하는 알고리즘에 관하여 설명하고, 이를 MITDB와 수집한 ECG 신호에 적용한 결과를 보인다. QRS-complex의 검출은 99% 이상의 정확도를 보이나, P-wave와 T-wave의 검출에서는 아직까지 보완할 점이 많은 것으로 나타난다. 심장질환별 12-채널 ECG 데이터베이스의 구축은 보다 정확하고 현실적인 진단 알고리즘을 개발하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.1
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• pp.123-128
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• 2018

In this paper, we propose a multi-vehicle object detection algorithm using feature point matching that tracks efficient vehicle objects. The proposed algorithm extracts the feature points of the vehicle using the FAST algorithm for efficient vehicle object tracking. And True if the feature points are included in the image segmented into the 5X5 region. If the feature point is not included, it is processed as False and the corresponding area is blacked to remove unnecessary object information excluding the vehicle object. Then, the post processed area is set as the maximum search window size of the vehicle. And A minimum search window using the outermost feature points of the vehicle is set. By using the set search window, we compensate the disadvantages of the search window size of mean-shift algorithm and track vehicle object. In order to evaluate the performance of the proposed method, SIFT and SURF algorithms are compared and tested. The result is about four times faster than the SIFT algorithm. And it has the advantage of detecting more efficiently than the process of SUFR algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.3
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• pp.217-226
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• 2003

A novel fingerprint ridge feature extraction using sequential labeling of thinned fingerprint image is proposed, which is invariant to position translation, scaling, and rotation. the proposed algorithm labels ridges of thinned fingerprint image sequentially using vertical line that goes through fingerprint core point. Then, we extract a feature from each labeled ridge and the extraction process is based on the type fo the ridge and a minutiae ridge angle in the ridge. The feature extracted through this process enables us to find out the kind of various minutiae and minutiae angle. As a result of the experiment using two thinned fingerprint images, we finally confirm that proposed algorithm is not related to position translation, scaling, and rotation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.194-197
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• 2016

자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.28 no.3
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• pp.74-82
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• 2024

In this study, feature point detection and displacement measurement performance depending on feature extraction algorithms were compared and analyzed according to environmental changes and target types in the feature point-based displacement measurement algorithm. A three-story frame structure was designed for performance evaluation, and the displacement response of the structure was digitized into FHD (1920×1080) resolution. For performance analysis, the initial measurement distance was set to 10m, and increased up to 40m with an increment of 10m. During the experiments, illuminance was fixed to 450lux or 120lux. The artificial and natural targets mounted on the structure were set as regions of interest and used for feature point detection. Various feature detection algorithms were implemented for performance comparisons. As a result of the feature point detection performance analysis, the Shi-Tomasi corner and KAZE algorithm were found that they were robust to the target type, illuminance change, and increase in measurement distance. The displacement measurement accuracy using those two algorithms was also the highest. However, when using natural targets, the displacement measurement accuracy is lower than that of artificial targets. This indicated the limitation in extracting feature points as the resolution of the natural target decreased as the measurement distance increased.