• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.192-195
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• 2008

본 논문에서는 발전하는 3D 그래픽스 기술을 이용하여 문화재의 도면 실루엣을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 3D 스캐너로 정밀 실측된 3D 데이터를 이용하여 문화재의 도면을 생성하기 위한 벡터 실루엣(Silhouette) 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 실측된 3D 데이터를 정규화 된 3D공간으로 이동하고, 이동 후에는 데이터에 존재하는 모든 에지(edge)를 검출하여 에지리스트(edge list)를 생성한다. 생성된 에지리스트는 다시 윤곽에지(Contour edge)와 주름에지(Crease edge)로 분류하는데, 윤곽에지는 문화재의 윤곽 실루엣을 형성하는데 이용하고, 윤곽에지를 제외한 주름에지는 문화재의 표면 특징을 나타내는 내부문양 실루엣을 형성하는데 이용한다. 내부문양 실루엣은 사용자가 입력하는 임계값과 주름에지를 구성하는 두면의 방향 벡터의 내적을 비교하여 추출한다. 추출한 벡터 실루엣은 윤곽 실루엣과 내부문양 실루엣으로 구분되며, 두 벡터 실루엣을 이용함으로써 문화재의 구조적 해석과 표면의 특징을 해석할 수 있는 도면 실루엣 생성이 가능했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.597-600
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• 2007

Face is considered to be one of the biometrics in person identification. But Face recognition is a high dimensional pattern recognition problem. Even low-resolution face images generate huge dimensional feature space. The aim of this paper is to present a fast feature extraction method for real time human face recognition. first, It compute eigen-vector and eigen-value by Principle component analysis on inputed human face image, and propose method of feature extraction that make feature vector by apply gabor filter to computed eigen-vector. And it compute feature value which multiply by made eigen-value. This study simulations performed using the ORL Database.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.313-316
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• 2018

최근 미디어의 생성 및 소비 기술의 발전으로 몰입도 있는 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있다. View Interpolation 기술은 두 개의 좌/우 영상을 기반으로 하여 두 영상의 중간 시점에 해당하는 영상을 생성해내는 기술이다. 먼저 Depth Hole Filling Module을 이용하여 좌/우 영상 및 그에 대응하는 깊이 지도를 입력으로 받아 깊이 지도에 존재하는 오류를 검출하고, 보정한다. 깊이 지도의 오류 보정이 완료되면, 해당 데이터를 각각 Feature Matching Module 및 Layer Dividing Module로 전달한다. Feature Matching Module은 실사 영상 내의 특징점들을 검출하고, 두 영상 내 특징점을 매칭하는 역할을 수행하며, Layer Dividing Module은 깊이 값을 기반으로 영상의 Layer를 분할한다. Feature Matching Module에서 특징점의 매칭이 완료되면, 특징점의 영상 내 좌표 및 해당 좌표에서의 깊이 값을 Distance Estimating Module로 전달한다. Distance Estimating Module은 전달받은 특징점의 좌표 및 해당 좌표에서의 깊이 값을 기반으로 전체 깊이 값에서의 이동도를 계산한다. 이와 같이 이동도의 계산 및 Layer 분할이 완료되면, 각 Layer를 이동도에 기반하여 이동시키고, 이동된 Layer들을 포개어 배치함으로써 View interpolation을 완성한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1313-1318
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• 2017

Aggregating local features in a single vector is a fundamental problem in an image search. In this process, the image search process can be speeded up if binary features which are extracted almost two order of magnitude faster than gradient-based features are utilized. However, in order to utilize the binary features in an image search, it is necessary to study the techniques for clustering binary features to generate binary visual words. This investigation is necessary because traditional clustering techniques for gradient-based features are not compatible with binary features. To this end, this paper studies the techniques for clustering binary features for the purpose of generating binary visual words. Through experiments, we analyze the trade-off between the accuracy and computational efficiency of an image search using binary features, and we then compare the proposed techniques. This research is expected to be applied to mobile applications, real-time applications, and web scale applications that require a fast image search.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.4
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• pp.217-221
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• 2013

Recently, researches for methods of generating binary feature descriptors have been actively done. Since matching of binary feature descriptors uses Hamming distance which is based on bit operations, it is much more efficient than that of previous general feature descriptors which uses Euclidean distance based on real number operations. However, since increase in the number of features linearly drops matching speed, in applications such as object tracking where real-time applicability is a must, there has been an increasing demand for methods of further improving the matching speed of binary feature descriptors. In this regard, this paper proposes a method that improves the matching speed greatly while maintaining the matching accuracy by splitting high dimensional binary feature descriptors to several low dimensional ones and sequentially analyzing their partial Hamming distances. To evaluate the efficiency of the proposed method, experiments of comparison with previous matching methods are conducted. In addition, this paper discusses schemes of generating binary feature descriptors for maximizing the performance of the proposed method. Based on the analysis on the performance of several generation schemes, we try to find out the most effective scheme.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.4
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• pp.483-492
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• 2013

SURF is an algorithm which extracts feature points and generates their descriptors from input images, and it is being used for many applications such as object recognition, tracking, and constructing panorama pictures. Although SURF is known to be robust to changes of scale, rotation, and view points, it is hard to implement it in real time due to its complex and repetitive computations. Using 3.3 GHz Pentium, in our experiment, it takes 240ms to extract feature points and create descriptors in a VGA image containing about 1,000 feature points, which means that software implementation cannot meet the real time requirement, especially in embedded systems. In this paper, we present a hardware architecture that can compute the SURF algorithm very fast while consuming minimum hardware resources. Two key concepts of our architecture are parallelism (for repetitive computations) and efficient line memory usage (obtained by analyzing memory access patterns). As a result of FPGA synthesis using Xilinx Virtex5LX330, it occupies 101,348 LUTs and 1,367 KB on-chip memory, giving performance of 30 frames per second at 100 MHz clock.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.370-372
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• 2006

본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.113-122
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• 2012

This paper presents a new stereo matching technique which is based on the matching of feature windows and feature links. The proposed method uses the FAST feature detector to find image features in stereo images and determines the correspondences of the detected features in the stereo images. We define a feature window which is an image region containing several image features. The proposed technique consists of two matching steps. First, a feature window is defined in a standard image and its correspondence is found in a reference image. Second, the corresponding features between the matched windows are determined by using the feature link technique. If there is no correspondence for an image feature in the standard image, it's disparity is interpolated by neighboring feature sets. We evaluate the accuracy of the proposed technique by comparing our results with the ground truth of in a stereo image database. We also compare the matching accuracy and computation time with two conventional feature-based stereo matching techniques.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.9
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• pp.1248-1257
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• 2005

This paper designs and implements a sentence generation for an augmentive and alternative communication system(AAC). The AAC system is assistive communication device to help the mute language disorder communicate more freely and the system have an objected to reduce time and keystrokes for sentence generating. The paper of sentence generation make up for merits and demerits in the existing sentence generation method and in order to sentence generation. One aspect of Korean language that confines nouns defending on the verbs or postpositional words is used for sentence generation. The distinctive feature of this paper is to connect verbs to nouns using domain knowledge. We utilize the lexical information that exploits characteristics of Korean language for sentence generation. A comparison with other approaches is also presented. This sentence generation is based on lexical information by extracting characteristics of sentences.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1357-1358
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• 2015

본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.