• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2203-2208
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• 2014

영상 내 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘인 허프변환은 실세계 영상들에 적용할 때 그들의 복잡한 배경이나 잡음에 의해 생성되는 방대한 특징점들 때문에 상당한 계산량을 필요로 하고 쉽게 의사 직선을 검출한다. 본 논문은 기존 허프변환에 특징점의 유효성을 평가하는 전처리를 추가한 개선된 허프변환을 제안한다. 특징점 평가는 $3{\times}3$ 블록 특징점들의 패턴을 이용해 직선 검출에 필수적이지 않은 많은 특징점들을 제거할 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 한 실험들에서 제안된 알고리즘은 영상에 따라 특징점들의 14%~58%를 제거하여 계산량을 줄여줄 뿐만 아니라 유효 직선 검출에서도 기존 알고리즘보다 우수함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.181-182
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• 2014

본 논문에서는 어파인(affine) 변환에 불변하는 지역 검출기에 대하여 다양한 기술자의 성능을 비교하였다. 지난 수 년간 다양한 특징 기술자들이 연구되어 왔고, 이러한 특징 기술자들은 각각의 목적에 따라 상이한 특성을 갖고 있기 때문에 동일한 조건에서 다양한 기술자들의 성능을 비교하는 연구가 필요하다. 그러나 어파인 변환에 불변하는 지역 검출기에 대해 최적의 특징 기술자를 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 패치 기반의 특징 기술자뿐만 아니라 바이너리 기술자와 최근에 제안된 기술자들의 성능을 비교하였다. 제안하는 실험에서는 MSER (maximally stable extremal regions) 검출기를 이용하여 어파인 변환에 불변하는 지역을 검출하였고, 영상 확대 및 축소, 회전, 시점 변환 및 변형 가능한 물체에 대하여 각각 기술자의 성능을 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1-8
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• 2005

얼굴 분석은 얼굴 인식 머리 움직임과 얼굴 표정을 이용한 인간과 컴퓨터사이의 인터페이스, 모델 기반 코딩, 가상현실 등 많은 응용 분야에서 유용하게 활용된다. 이러한 응용 분야에서는 얼굴의 특징점들을 정확하게 추출해야 한다. 본 논문에서는 눈, 눈썹, 입술의 코너와 같은 얼굴 특징을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의 계산이 조명 변화에 적응적인 특성을 갖도록 함으로써, 다양한 환경 조건하에서 견고하게 얼굴 특징을 추출할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.53-60
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• 2009

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.227-232
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• 2018

이미지 편집 툴의 발전으로 일반 사용자도 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 마코프 특징을 이용하여 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출하고, 그 중 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거한다. 따라서 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다. 실험을 통해 제안하는 방법은 상대적으로 낮은 복잡도로 우수한 위조 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.751-753
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• 2004

본 논문에서 색상을 기반으로 한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라 상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 검출 알고리즘은 얼굴색의 특징인 피부색상을 이용하여 후보영역을 검출하고 후보 영역에서 얼굴형태의 특징인 타원 형태를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출하였다. 얼굴 추적은 영상에서 검출된 얼굴의 크기 및 위치 정보와 Pan-Tilt 카메라의 위치정보를 이용하여 항상 얼굴이 카메라의 중심에 위치하도록 하였다. 우리는 실제 실험에서 초당 10프레임 이상의 실시간 얼굴 검출 및 추적에 성공하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1718-1723
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• 2014

본 논문은 한글 및 영문자의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에서 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상에서 에지 특징 값을 추출하고 추출된 특징 값은 필터링을 수행하여 문자의 특징에 맞지 않는 특징 값을 제거하여 문자영역 후보를 선정한다. 선정된 문자영역 후보는 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 한글 문자영역을 검출하고, 영문자는 영문자 에지 특징 값을 적용하여 영문자 영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 및 영문자 영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.401-408
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• 2013

본 논문에서는 영상 내의 문맥 특징(context feature)과 외형 특징(appearance feature)을 함께 학습함으로써 의료영상 내의 비슷한 외형 특징을 가지는 장기들을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존 검출 기법들은 외형 특징 정보만을 학습하여 분류기(classifier)를 생성하였기 때문에 의료영상 내에 외형이 비슷한 장기들이 다수 포함되어 있는 경우 검출 오류가 발생하였다. 제안하는 기법은 외형 특징을 이용하여 학습된 분류기를 통해 얻은 확률 값들을 바탕으로 관심 복셀(voxel) 주변의 확률 분포 특징을 반복적으로 학습함으로써 문맥 정보를 포함하는 분류기를 생성한다. 또한, 실험 단계(test stage)에서 '지역 기반 투표 방식'(region based voting scheme)을 도입함으로써 효율성과 정확성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 외형 특징이 비슷한 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 검출하는 실험을 진행하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 외형 특징만을 이용했던 검출 기법에 비해 개선된 검출 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.44-49
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• 2015

텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.