• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.12B no.5 s.101
• /
• pp.617-630
• /
• 2005

General scene change detection determines the changes of a scene by using feature comparison of two continuous images that are above the fixed threshold. But existing algerian detects scene change that was used in comparing the features of two images continuously, it usually takes a lot of time in decrypting the image data and false-detection problem occurs when there is an object motion or a change of illumination. In this paper, macroblock were used to extract the information directly from the MPEG compression area and suggests algorithm that will detect scene changes more effectively. Existing algorithm have shown numerous arithmetic problems that were improved in the proposed algorithm. The existing algorithm cannot detect the changes of a scene after analyzing the relationship of the previousand futureimages while the algorithm being proposed can detect the changes of a scene continuously and resolves the problem of false-detection. To this end, the data used in general were tested to prove that this algerian would be able to detect the scene changes faster and more correctly than the existing ones. The performance of the suggested algorithm was analyzed basedontheresultsoftheexperiment. .

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2004.05b
• /
• pp.468-471
• /
• 2004

In this paper, a method for classifying fingerprint ridge lines using runlength codes is proposed. To detect feature points(minutiae) in automatic fingerprint identification system(AFIS), classification of fingerprint ridge lines are essential process. The fingerprint ridge lines are classified by run-length coding, and also the end and bifurcation regions in ridge lines are separated. To evaluate the performance of the proposed method, detected feature regions including minutiae points and classified fingerprint ridge lines are shown.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.257-258
• /
• 2019

이 논문에서는 가정내 음향 상황에 대한 사운드 이벤트 검출을 수행하는 시스템을 개발하는 내용을 담고 있다. 사운드 이벤트 검출 시스템은 마이크로폰 입력에 대해서 입력신호로부터 특징을 추출하고, 특징으로부터 이벤트가 있었는지 아닌지를 분류하는 형태를 가지고 있다. 본 연구에서는 독립형 디바이스가 가정내 위치한 상황을 가정하여 개발을 진행하였다. 가정내에서 일어날 수 있는 음향 상황을 가정하고 데이터셋 녹음을 진행하였다. 데이터셋을 기반으로 특징과 분류기를 개발하였으며, 적은 계산량으로 결과를 출력해야 하는 독립형 디바이스에 활용하기 위해서 특징셋을 간소화하는 과정을 거쳤다. 개발결과는 가정의 거실환경에서 녹음된 소리를 스피커로 출력하여 테스트하였으며, 다양한 음향 상황에 대한 개발이 추가적으로 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.507-509
• /
• 2023

최근 딥러닝은 도로 CCTV 동영상의 교통사고 검출에 널리 사용되지만 일인칭 동영상의 교통사고 검출은 분명히 어렵다. 일인칭 동영상은 역동적이고 시야가 제한되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 일인칭 동영상을 분석하여 교통사고를 검출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 교통 표현 특성을 분석하는 것 외에도 의미를 이해하고 교통 장면을 인코딩한다. 프레임의 표현 특징은 각 프레임 상의 물체의 특징과 물체의 위치 관계의 공간적 숨겨진 특진을 학습함으로써 얻어진다. 그 후에 프레임 표현 특징과 교통 장면의 특징이 연결되어 GRU 실행기에 공급된다. 여러 GRU 실행기는 분석한 후 사고가 발생했는지 확인된다. 이 방법은 높은 역학과 제한된 시야 문제를 효과적으로 해결한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.40-43
• /
• 2009

최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1345-1346
• /
• 2015

본 논문에서는 보행자 및 배경 이미지로부터 HOG-PCA 특징을 추출하고 다항식 기반 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기과 최적화 알고리즘을 이용하여 보행자를 검출하는 시스템 설계를 제안한다. 입력 영상으로부터 보행자를 검출하기 위해 전처리 과정에서 HOG(Histogram of oriented gradient) 알고리즘을 통해 특징을 추출한다. 추출된 특징은 고차원이므로 패턴분류기 분류 시 많은 연산과 처리속도가 따른다. 이를 개선하고자 PCA (Principal Components Analysis)을 사용하여 저차원으로의 차원 축소한다. 본 논문에서 제안하는 분류기는 pRBFNNs 패턴분류기의 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시킨다. 사용된 데이터로는 보행자 검출에 널리 사용되는 INRIA2005_person data set에서 보행자와 배경 영상을 각각 1200장을 학습 데이터, 검증 데이터로 구성하여 분류기를 설계하고 테스트 이미지를 설계된 최적의 분류기를 이용하여 보행자를 검출하고 검출률을 확인한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.32 no.2
• /
• pp.147-156
• /
• 2013

In this paper, a new speech endpoint detection method in noisy environments for moving robot platforms is proposed. In the conventional method, the endpoint of speech is obtained by applying an edge detection filter that finds abrupt changes in the feature domain. However, since the feature of the frame energy is unstable in such noisy environments, it is difficult to accurately find the endpoint of speech. Therefore, a novel feature extraction method based on the twice-iterated fast fourier transform (TIFFT) and statistical models of speech is proposed. The proposed feature extraction method was applied to an edge detection filter for effective detection of the endpoint of speech. Representative experiments claim that there was a substantial improvement over the conventional method.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.519-528
• /
• 2012

Voice activity detection (VAD) is generally conducted by extracting features from the acoustic signal and a decision rule. The performance of such VAD algorithms driven by the input acoustic signal highly depends on the acoustic noise. When video signals are available as well, the performance of VAD can be enhanced by using the visual information which is not affected by the acoustic noise. Previous visual VAD algorithms usually use single visual feature to detect the lip activity, such as active appearance models, optical flow or intensity variation. Based on the analysis of the weakness of each feature, we propose to combine intensity change measure and the optical flow in the mouth region, which can compensate for each other's weakness. In order to minimize the computational complexity, we develop simple measures that avoid statistical estimation or modeling. Specifically, the optical flow is the averaged motion vector of some grid regions and the intensity variation is detected by simple thresholding. To extract the mouth region, we propose a simple algorithm which first detects two eyes and uses the profile of intensity to detect the center of mouth. Experiments show that the proposed combination of two simple measures show higher detection rates for the given false positive rate than the methods that use a single feature.

• 전기의세계
• /
• v.11
• /
• pp.31-36
• /
• 1963

본고의 내용은 다음과 같다. 1. 동작원리와 검출기에 요구되는 재질 2. 각종 반도체 검출기의 구조 및 특징 3. 검출기의 Diode특성

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.8 no.8
• /
• pp.1069-1079
• /
• 2005

Though there have been many methods to detect features in spatial domain, in the case of a compressed image it has to be decoded, processed and encoded again. Alternatively, we can manipulate a compressed image directly in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain that has been used for compressing videos or images in the standards like MPEG and JPEG. In our previous work we proposed a model-based discontinuity evaluation technique in the DCT domain that had problems in the rotated or non-ideal discontinuities. In this paper, we propose a fuzzy filtering technique that consists of height fuzzification, direction fuzzification, and forty filtering of discontinuities. The enhancement achieved by the fuzzy tittering includes the linking, thinning, and smoothing of discontinuities in the DCT domain. Although the detected discontinuities are rough in a low-resolution image for the size (8${\times}$8 pixels) of the DCT block, experimental results show that this technique is fast and stable to enhance the qualify of discontinuities.