• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.5
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• pp.633-640
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• 2005

In this paper, we propose an adaptive face region extraction algorithm based on skin color information. It consists oi the extraction of face candidate region and projection step. In the step of face candidate region extraction, we extract the pixels which are regarded as the candidate skin color pixels by using the given range. Then, the ratio between the total pixels and the extracted pixels is calculated. According to the ratio, we adaptively decide the range of the skin color and extract face candidate region. In the projection step, we project the extracted face candidate region into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts are efficiently removed by using the estimated face width. And the extracted face width information is used at the horizontal projection step to extract the height of the face. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.2
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• pp.73-83
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• 2015

This paper proposes a TFT-LCD defect blob detection algorithm using the sequential defect detection method. First, for every pixel, a defect possibility is determined by the intensity difference and the defect candidates are detected according to the sequential defect detection method. For detected candidate pixels, the defect probability that indicates a potential included in the defect according to the each step. By applying the morphological operation, blobs are comprised of the detected candidates and the defect blobs are detected using the defect possibility of blobs. The validity of the proposed method was demonstrated a simulated image and also then it was tested a real TFT-LCD image. By the experimental results, the proposed method is very effective in TFT-LCD detect detection.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.41-44
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• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.239-241
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• 2015

본 논문에서는 클러스터 개수를 동적으로 생성하는 개선된 FCM을 적용하여 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, Max-Min 기반 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 근막 영역의 크기가 ROI 영역의 1/3이상을 차지한다는 정보를 이용하여 Labelling 기법을 적용하여 근막 영역을 추출한다. 근막의 최하단 좌표를 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한 후, 근막의 하단 영역에서 객체들의 선명도를 높이기 위해 Blurring 기법과 Sharpening 기법을 적용한다. 충수염의 후보 영역을 추출하기 위해 FCM 알고리즘을 개선하여 양자화를 수행한다. 개선된 FCM 알고리즘으로 양자화를 수행하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 객체들을 추출한다. 추출된 객체들 중에서 낮은 명암도를 가지고 초음파 전체 영상 크기의 1/3이하 되는 객체를 충수염으로 추출한다. 초음파 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 충수염 영역의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.8
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• pp.57-66
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• 2011

In this paper, it is proposed for algorithm to detect human efficiently using a edge symmetry and gradient directional characteristics in realtime by the feature extraction in a single input image. Proposed algorithm is composed of three stages, preprocessing, region partition of human candidates, verification of candidate regions. Here, preprocessing stage is strong the image regardless of the intensity and brightness of surrounding environment, also detects a contour with characteristics of human as considering the shape features size and the condition of human for characteristic of human. And stage for region partition of human candidates has separated the region with edge symmetry for human and size in the detected contour, also divided 1st candidates region with applying the adaboost algorithm. Finally, the candidate region verification stage makes excellent the performance for the false detection by verifying the candidate region using feature vector of a gradient for divided local area and classifier. The results of the simulations, which is applying the proposed algorithm, the processing speed of the proposed algorithms is improved approximately 1.7 times, also, the FNR(False Negative Rate) is confirmed to be better 3% than the conventional algorithm which is a single structure algorithm.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.1
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• pp.75-81
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• 2012

Road identification is the important task for extracting a road region from the high-resolution satellite images, when the road candidates is extracted by the pre-processing tasks using a binarization, noise removal, and color processing. Therefore, we propose a noble approach for identifying a road using the orientation-selective spatial filters, which is motivated by a computational model of neuron cells found in the primary visual cortex. In our approach, after the neuron cell typed spatial filters is applied to the isolated connected-labeling road candidate regions, proposed method identifies the region of perceiving the strong orientation feature with the real road region. To evaluate the effectiveness of the proposed method, the accuracy&error ratio in the confusion matrix was measured from road candidates including road and non-road class. As a result, the proposed method shows the more than 92% accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.712-714
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• 2004

본 논문에서는 다양한 변화에서 얼굴을 효과적으로 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 우리는 복잡한 배경에서 보다 효과적으로 얼굴 영역을 검출하기 위해 영역 분할 알고리즘인 JSEG를 이용하여 영역을 분할을 하게 된다. 그리고 조명 변화에 따른 간섭이 비교적 작은 YCrCb 칼라 모델을 이용하여 분할된 영역에서 후보 얼굴 영역을 찾는다. 마지막으로 보다 정확한 결과를 위하여 검출된 얼굴 후보 영역에서 눈과 눈썹을 검출하고 눈과 눈썹의 기하학적 정보를 이용해서 최종 얼굴 영역을 결정한다. 영역 분할을 이용함으로써 복잡한 배경과 다양한 조명 변화를 지닌 환경에서 다양한 얼굴 영상들을 실험한 결과 높은 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.257-259
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• 2008

자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.11-22
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• 2006

Recently face detection has actively been researched due to its wide range of applications, such as personal identification and security systems. In this paper, a new face detection method based on the distribution map is proposed. Face-like regions are first extracted by applying the skin color map with the frequency to a color image and then, possible eye regions are determined by using the pupil color distribution map within the face-like regions. This enables the reduction of space for finding facial features. Eye candidates are detected by means of a template matching method using weighted window, which utilizes the correlation values of the luminance component and chrominance components as feature vectors. Finally, a cost function for mouth detection and location information between the facial features are applied to each pair of the eye candidates for face detection. Experimental results show that the proposed method can achieve a high performance.