• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.73-80
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• 1994

푸리에 서술자는 물체의 경계를 표현하는 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 이 푸리에 서술자를 이용하여 물체를 인식할 수 있는 알고리즘을 구축하고 실제로 8가지 의 도구들을 구분 인식할 수 있는지를 직접 적용하여 알고리즘의 타당성 검토와 여러 분야에 응용될 수 있음을 추론하였다. 이 알고리즘 구축은 이미지 형성과정과 물체 인식 과정으로 분리하여 생각한다. 이미지 형성 과정은 가능한 인식을 용이하도록 적 절한 조도, 투영시각, 배경과 물체간에 선명한 대비를 이루는 것이 중요하다. 물체 인식과정은 푸리에 서술자와 경계선 매칭을 사용하여 여러 물체 가운데 최소 거리를 산출한 것을 인식한다. 또한 물체가 회전, 위치 변위, 확대 축소 변형에도 인식이 가 가능한지를 시험한다. 인식 과정을 신속히 수행하기 위해 푸리에 서술자 1024개중에 1/4 만을 사용하여 이를 달성한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.322-327
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• 2005

본 연구에서는 인체에 대한 3차원 입체 정보를 포함하는 레이저 스트라이프 신호를 분석하여 인체를 인식 할 수 있는 한 방법을 제안하였다. 레이저 스트라이프 신호를 투시한 영상은 3차원 정보를 가지고 있으며 특히 사람에게 투사된 레이저 스트라이프 신호를 분석하여 사람의 특성을 나타내는 패턴 파형이 있음을 확인하였다. 그리하여 본 연구에서는 이 특징 파형을 푸리에 서술자를 통하여 저장한 후 사람에게 스캔한 스트라이프 신호를 입력 비교하였으며 특정 자세에 대해서 인체를 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다. 앞으로 더욱 다양한 자세에 대한 특징 패턴을 분석하여 복잡한 인체의 모습을 인식할 수 있으리라 기대한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권3호
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• pp.253-258
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• 2004

탐상신호로부터 결함에 대한 정확한 정보를 얻으려면, 검사자는 어떠한 결함에서 어떠한 신호가 발생되는지에 대한 충분한 배경지식이 있어야 하며, 이는 대부분 경험에 의해 얻어진다. 다른 방법으로 그러한 지식을 축적하려면, 여러 결함과 해당 결함신호에 대한 데이터베이스의 구축이 필요하다. 데이터베이스의 구축시 검사신호를 그대로 저장하게 되면 매우 큰 저장공간을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 푸리에 서술자를 이용하여 경제적으로 신호를 저장하는 방법을 연구하였다. 이 방법에서는 신호 대신 푸리에 서술자를 저장하여 저장공간을 줄이며, 저장된 서술자들을 이용하여 윈래의 신호를 재생한다. 차동형 와전류신호들을 사용하여 실험한 결과, ASCII데이터로 실제 신호로부터는 약 85% 까지, 그리고 필터링된 신호로부터는 $57{\sim}65%$ 까지 저장공간을 절약할 수 있었으며, 이때 재생된 신호는 원래 신호와 매우 유사함을 확인하였다. 이러한 저장법은 차동신호 데이터베이스를 구축할 때, 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.51-58
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• 2005

레이저 스트라이프 신호를 물체에 투사하고 그 반사파형을 비전 카메라를 통하여 입력하면 물체의 입체적 정보를 갖는 파형이 나타나게 된다. 이를 활용하여 물체의 3차인 입체정보를 저장하고 활용하고 있는 상황이다. 본 연구는 사람에 대해 적은 수의 스트라이프 신호를 투사하고 반사된 입체적 스트라이프 파형을 분석하였으며 사람에 대한 특징적 패턴 파형을 추출하고 푸리에 서술자를 이용하여 이러한 패턴을 분류 저장하였다. Baum-Welch 알고리즘을 통하여 저장된 특징 파형을 학습시키고 HMM을 이용하여 사람의 형상에 대한 스트라이프 신호를 컴퓨터에 입력하고 사람의 형상을 인식할 수 있는 지를 실험하였으며 푸리에 서술자를 통한 인식방법과 비교하였다. 실험을 통해서 특정 파형으로 학습 후 인체의 형상을 인식할 수 있음을 확인하였으며, HMM을 통한 인식방법이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1357-1366
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• 1998

본 논문에서는 형태특징추출 알고리즘의 조건인 기하학적 변환에 불변하도록 모멘트 알고리즘을 이용한 간단한 정규화 과정을 수행하고 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 적용하여 물체의 형태특징을 추출하는 방법을 제안한다. 검색영상 수를 줄이기 위해 인식객체의 이심률(eccentricity)과 원형에 가까운 정도를 나타내는 원형도(circularity)를 검색필터로 사용하였다. 다양한 식물잎을 대상으로 실험한 결과, 이산 코사인 변환을 이용한 특징추출방법이 기존의 푸리에 서술자(Fourier Descriptor)나 모멘트(Moment) 알고리즘을 적용했을 때 보다 인식률이 높음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.106-109
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• 2009

Recently, image matching becomes important in Computer Aided Diagnosis (CAD) due to the huge amount of medical images. Specially, texture feature is useful in medical image matching. However, texture features such as co-occurrence matrices can't describe well the spatial distribution of gray levels of the neighborhood pixels. In this paper we propose a frequency domain-based texture feature extractor that describes the local spatial distribution for medical image retrieval. This method is based on 2D Local Discrete Fourier transform of local images. The features are extracted from local Fourier histograms that generated by four Fourier images. Experimental results using 40 classes Brodatz textures and 1 class of Emphysema CT images show that the average accuracy of retrieval is about 93%.