• 제목/요약/키워드: 후보 영역

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CNN 모델을 이용한 얼굴 추출 및 보정 기법 (Face Detection and Region Refinement using a CNN Model)

  • 조일국;김호준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.313-315
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    • 2006
  • 본 연구에서는 실내에서 입력받은 영상의 조명과 크기 변화 등에 강인한 얼굴 검출 기법을 소개한다. 제안된 얼굴 검출 기법은 후보 영역 선정 과정과 얼굴패턴 검출 과정, 얼굴 영역 보정 과정으로 이루어진다. 후보 영역 선정 과정에서는 조명보정과 색상 필터, 움직임 필터를 이용하여 얼굴패턴의 후보 영역을 선정한다. 얼굴패턴 검출 과정에서는 CNN을 이용하여 특징을 추출하고, WFMM 신경망을 이용하여 얼굴 패턴을 검증한다. 얼굴 영역 보정 과정은 형태학적 연산 등의 영상 처리를 이용하여 눈 영역과 입술 영역의 위치를 판별한 후 최종적인 얼굴 영역을 결정한다.

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자막 자동 추출을 위한 강건한 자막 분리 알고리즘 (Robust text segmentation algorithm for automatic text extraction)

  • 정제희;정종면
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.444-447
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    • 2007
  • 본 논문에서는 비디오에서 자막을 자동 추출하기 위한 강건한 자막 분리 알고리즘을 제안한다. 주어진 비디오에서 자막이 존재할 가능성이 있는 프레임에 대해 자막 후보 영역의 위치를 찾은 다음, 자막 후보 영역으로부터 강건하게 자막을 추출한다. 추출된 자막 후보 영역에 대해 Dampoint labeling을 수행하여 자막과 비슷한 색상을 갖는 배경을 제거하고, 마지막으로 기하학적 검증을 통해 최종적으로 자막 여부를 판별한다. 제안된 방법을 여러 장르의 비디오에 대해 적용 결과 복잡한 배경을 갖는 비디오에서 자막을 강건하게 추출함을 실험을 통해 확인하였다.

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교통 감시를 위한 자동차 검출 (Vehicle detection for Traffic Surveliiance)

  • 김종배;이창우;박민호;김항준
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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    • pp.157-160
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    • 2000
  • 본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

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그래프 기반의 상호 중요도 측정 기법을 이용한 영역별 개체명 자동 추출 (Automatic Named Entities Extraction Using the Graph-based Measurement Technique of the Mutual Importance)

  • 배상준;고영중
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.17-22
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    • 2008
  • 본 논문에서는 영역별로 자동으로 개체명을 추출하기 위하여 씨앗단어를 이용하고, 웹페이지와 개체명 후보들 간의 상호 중요도를 측정하여 개체명 후보들의 순위를 정하는 방식을 제안한다. 제안된 방식은 크게 세 단계에 의해서 수행되어 지는데 먼저 씨앗단어 정보를 이용하여 웹페이지를 검색하고, 검색되어진 웹 페이지와 씨앗단어 정보를 이용하여 패턴 규칙을 추출한다. 추출된 패턴 규칙을 웹페이지에 적용하여 개체명 후보들을 추출하고 추출된 후보들과 웹페이지 사이의 상호 중요도를 재귀적으로 계산하여 최종적으로 개체명 후보들의 순위가 정해 진다. 한국어와 영어 개체명 영역에 제안된 기법을 적용하여 실험한 결과 한국어에서는 78.72%의 MAP를 얻을 수 있었고, 영어에서는 96.48%의 MAP를 얻었다. 특히 영어 개체명 인식에서의 성능은 구글에서 제공하고 있는 구글셋의 결과보다도 높은 성능을 보였다.

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뇌 MR영상에서 비정상 영역내의 종양 검출 (Detection of Tumor in Abnormal Region of Brain MR Images)

  • 송미영;조경은;조형제
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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    • pp.160-163
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    • 2002
  • 본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.

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에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상의 문자영역 검출 (Character Region Detection in Natural Image Using Edge and Connected Component by Morphological Reconstruction)

  • 권교현;박종천;전병민
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.127-133
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    • 2011
  • 자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.

불변 모멘트를 이용한 DSTW 기반의 동적 손동작 인식 방법 (Recognition of Dynamic Hand Gestures based on DSTW using Invariant Moments)

  • 지재영;장경현;박기태;문영식
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.273-276
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    • 2009
  • 본 논문에서는 Dynamic Space Time Warping(DSTW) 알고리즘을 이용하여 손동작을 다양한 배경에서도 정확하게 인식할 수 있는 방법을 제안한다. DSTW 알고리즘을 이용한 기존의 손동작 인식 방법은 질의영상의 매 프레임 마다 검출된 다수의 손 후보영역을 사용하여 모델영상과 시간 축 상으로 비교하는 방법이다. 그러나 기존의 DSTW 알고리즘을 이용한 손동작 인식 방법은 손을 포함하지 않은 후보영역들(배경, 팔꿈치 등)에 의해 오인식될 수 있는 경로를 생성하며, 그 결과로 사용자가 의도하지 않은 손동작으로 인식될 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 손 후보영역의 불변 모멘트를 이용하여 질감 정보를 추출한 후 후보영역들 사이의 유사도를 비교하였다. 제안한 방법은 유사도를 모델과 질의의 매칭비용에 가중치로 적용하였고, 다양한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 사용자의 손동작을 정확하게 인식하는 것을 확인하였다.

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모바일 영상에서 한글 문자의 기하학적 특징을 이용한 에지 기반 텍스트 검출 (Edge-based Text Localization Using Geometrical Features of Hangul Character in Mobile Images)

  • 박종천;오명관;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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    • pp.820-822
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    • 2012
  • 최근 모바일 기기의 보급이 일반화됨으로서 모바일 영상을 다루는 많은 응용프로그램이 개발되고 있다. 모바일 영상을 분석하여 정보를 추출한 결과를 인터넷 검색의 키워드로 연계함으로서 직관적인 멀티미디어 검색을 가능하도록 한다. 본 연구는 모바일 영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 한글 문자의 기하학적인 특징을 추출하고 이를 분석함으로서 후보 한글문자 영역을 검출하고, 검출된 후보 문자영역을 한글 자소 병합 알고리즘을 이용하여 병합한다. 그리고 후보 문자 영역을 한글 6가지 한글 문자 유형 특징을 이용하여 한글 문자 영역을 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 문자영역 검출률의 성능 평가 요소로서 재현률이 향상됨을 알 수 있었다.

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웨이블릿 도메인에서 바코드영역 추출 기법 (A Method for Extract inn Reg ion of Barcode in Wavelet Domain)

  • 최호석;박영태;정윤수;박문성;이용준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.448-450
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    • 2001
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법이 제안된다. 일반적으로 택배 등의 물류처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되어지며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드 라벨의 방향에 따라 바코드의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 제안된 방법에서는 이러한 바코드의 수직, 수평, 대각선 방향의 주파수특성을 독립적으로 잘 반영하는 웨이블릿 변환의 특성을 활용하여 각각의 주파수 대역별로 바코드 영역을 검색하여 바코드 영역의 후보를 검출한다. 바코드의 후보 영역이 검출되면, 바코드의 후보 영역은 바코드의 길이 방향의 스캔 및 검증 과정을 통해 바코드 영역인지 최종 판별된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 효과적임이 증명되었다.

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기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소 추출 방법 (Facial Feature Detection Method within the Skewed Facial Images)

  • 김익환;송호근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.436-438
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    • 2001
  • 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

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