• 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.

• Journal of Korea Game Society
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• v.6 no.2
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• pp.3-12
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• 2006

Recently, Many 3D augmented reality games that provide strengthened immersive have appeared in the 3D game environment. In this article, we describe a barehanded interaction method based on human hand gestures for augmented reality games. First, feature points are extracted from input video streams. Point features are tracked and motion of moving objects are computed. The shape of the motion trajectories are used to determine whether the motion is intended gestures. A long smooth trajectory toward one of virtual objects or menus is classified as an intended gesture and the corresponding action is invoked. To prove the validity of the proposed method, we implemented two simple augmented reality applications: a gesture-based music player and a virtual basketball game. In the music player, several menu icons are displayed on the top of the screen and an user can activate a menu by hand gestures. In the virtual basketball game, a virtual ball is bouncing in a virtual cube space and the real video stream is shown in the background. An user can hit the virtual ball with his hand gestures. From the experiments for three untrained users, it is shown that the accuracy of menu activation according to the intended gestures is 94% for normal speed gestures and 84% for fast and abrupt gestures.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.3
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• pp.251-258
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• 2014

The purpose of the neural image analysis is to trace the velocities and the directions of moving mitochondria migrating through axons. This paper proposes an automated technique for detecting axon structure. Previously, the detection process has been carried out using a partially automated technique combined with some human intervention. In our algorithm, a consolidated image is built by taking the maximum intensity value on the all image frames at each pixel Axon detection is performed through vessel enhancement filtering followed by a peak detection procedure. In order to remove errors contained in ridge points, a filtering process is devised using a local reliability measure. Experiments have been performed using real neural image sequences and ground truth data extracted manually. It has been turned out that the proposed algorithm results in high detection rate and precision.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.201-206
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• 1994

문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.5C
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• pp.371-377
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• 2008

In this paper, we present a framework for vision-based two-arm gesture recognition. To capture the motion information of the hands, we perform color-based tracking algorithm using adaptive kernel for each frame. And a feature selection algorithm is performed to classify the motion information into four different phrases. By using gesture phrase information, we build a gesture model which consists of a probability of the symbols and a symbol sequence which is learned from the longest common subsequence. Finally, we present a similarity measurement for two-arm gesture recognition by using the proposed gesture models. In the experimental results, we show the efficiency of the proposed feature selection method, and the simplicity and the robustness of the recognition algorithm.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.8
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• pp.1128-1141
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• 2010

This paper proposes a method of moving object detection in crowded scene using clustered trajectory. Unlike previous appearance based approaches, the proposed method employes motion information only to isolate moving objects. In the proposed method, feature points are extracted from input frames first and then feature tracking is followed to create feature trajectories. Based on an assumption that feature points originated from the same objects shows similar motion as the object moves, the proposed method detects moving objects by clustering trajectories of similar motions. For this purpose an energy function based on spatial proximity, motion coherence, and temporal continuity is defined to measure the similarity between two trajectories and the clustering is achieved by minimizing the energy function in CRFs (conditional random fields). Compared to previous methods, which are unable to separate falsely merged trajectories during the clustering process, the proposed method is able to rearrange the falsely merged trajectories during iteration because the clustering is solved my energy minimization in CRFs. Experiment results with three different crowded scenes show about 94% detection rate with 7% false alarm rate.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.198-201
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• 2009

In this paper, an eye tracking method is presented by using on iterated spatial moment adapting weighted gray level that can accurately detect and track user's eyes under the complicated background. The region of face is detected by using Haar-like feature before extracting region of eyes to minimize an region of interest from the input picture of CCD camera. And the region of eyes is detected by using eigeneye based on the eigenface of Principal component analysis. And then feature points of eyes are detected from darkest part in the region of eyes. The tracking of eyes is achieved correctly by using iterated spatial moment adapting weighted gray level.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.3
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• pp.177-186
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• 2012

In this paper, we propose a real-time approach for detecting and tracking a hand region by analyzing depth images. We build a hand model in advance. The model has the shape information of a hand. The detecting process extracts out moving areas in an image, which are possibly caused by moving a hand in front of a camera. The moving areas can be identified by analyzing accumulated difference images and applying the region growing technique. The extracted moving areas are compared against a hand model to get justified as a hand region. The tracking process keeps the track of center points of hand regions of successive frames. For this purpose, it involves three steps. The first step is to determine a seed point that is the closest point to the center point of a previous frame. The second step is to perform region growing to form a candidate region of a hand. The third step is to determine the center point of a hand to be tracked. This point is searched by the mean-shift algorithm within a confined area whose size varies adaptively according to the depth information. To verify the effectiveness of our approach, we have evaluated the performance of our approach while changing the shape and position of a hand as well as the velocity of hand movement.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.8
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• pp.3971-3975
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• 2013

This paper introduces an Augmented Reality system recognizing hand gestures and shows results of the evaluation. The system's user can interact with artificial objects and manipulate their position and motions simply by his hand gestures. Hand gesture recognition is based on Histograms of Oriented Gradients (HOG). Salient features of human hand appearance are detected by HOG blocks. Blocks of different sizes are tested to define the most suitable configuration. To select the most informative blocks for classification multiclass AdaBoostSVM algorithm is applied. Evaluated recognition rate of the algorithm is 94.0%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.265-268
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• 2002

가상광고는 실제 영상에 존재하지 않는 정보를 추가함으로써 영상의 정보 제시 능력을 향상시키는 것으로 폭넓고 다양한 정보가 영상에 더해질 수 있다. 이러한 가상광고를 보다 현실감 있게 구현하기 위해서는 여러 가지 환경이 갖추어져야 하는데, 그 중 하나가 사물에 대한 조명 효과이다. 본 논문에서는 가상광고 영상으로부터 조명을 고려한 그래픽 정보를 삽입함으로서 좀 더 현실감 있는 증강현실을 구현하고자 한다. 제안된 방법은 카메라로 촬영한 영상으로부터 3차원적인 위치정보를 알고 있는 고정된 4개 이상의 특징점 추출 및 추적을 통하여 카메라의 프로젝션(Projection) 행렬을 복원하고, 이를 이용하여 범용적인 크로마키(Chroma-Key) 기법으로 영상합성을 하였다. 행렬복원 과정에서는 카메라의 프로젝션 행렬로부터 QR-Decomposition 을 통해 카메라의 회전과 이동 성분을 분리해 내어 가상 물체가 카메라에 의해 움직임 보정을 받을 수 있도록 하였다. 그리고 인의의 위치에 조명을 주었을 때 생기는 변화를 그래픽에 반영하여 실사와 합성하는 실시간 시스템을 구축하고 실험으로 확인하였다.