• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.1946-1963
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• 2014

Most background subtraction methods focus on dynamic and complex scenes without considering robustness against noise. This paper proposes a background subtraction algorithm based on dictionary learning and sparse coding for handling low light conditions. The proposed method formulates background modeling as the linear and sparse combination of atoms in the dictionary. The background subtraction is considered as the difference between sparse representations of the current frame and the background model. Assuming that the projection of the noise over the dictionary is irregular and random guarantees the adaptability of the approach in large noisy scenes. Experimental results divided in simulated large noise and realistic low light conditions show the promising robustness of the proposed approach compared with other competing methods.

• 기록학연구
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• 제68호
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• pp.5-39
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• 2021

본 연구에서는 레코드 컨티뉴엄 이론의 기원을 20세기 중반 이후 호주의 기록관리 상황 및 라이프사이클 모델과 결부하여 분석하였다. 레코드 컨티뉴엄 이론에 대한 심도 있는 이해를 위해서는 형성 배경 및 과정에 대한 고찰이 필요하며, 아울러 라이프사이클 모델에 대한 반향으로 구축된 이론체계란 점에서 라이프사이클 모델 자체에 대한 분석 역시 전제되어야 하기 때문이다. 이를 위해 우선 레코드 컨티뉴엄 이론형성의 역사적 배경 분석을 목표로, 1950년대 호주의 독립된 공공기록관리 체제의 모색 과정 속에서 미국의 라이프사이클 모델을 집중적으로 조명하게 된 배경 및 과정을 고찰하였다. 이어 라이프사이클 모델의 형성 배경과 함께 의미 및 한계를 고찰하였다. 라이프사이클 모델의 주요 내용 및 의의, 한계를 고찰하기 위해서는 어떠한 상황 속에서 형성되었는지에 대한 분석이 필요하며, 아울러 레코드 컨티뉴엄 이론이 라이프사이클 모델에 대한 비판을 통해 형성되었다면, 라이프사이클 모델이 지닌 의의 및 한계에 대한 고찰이 필요하기 때문이다. 이러한 분석을 토대로 마지막으로 호주의 새로운 기록생산 환경 속에 라이프사이클 모델의 적용에 따른 문제점과 더불어, 이를 기반으로 새롭게 태동된 레코드 컨티뉴엄 이론의 기원이 된 요소들을 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.149-154
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• 2014

실외에서 영상기반의 화재감지는 시간, 날씨 변화에 따른 조도와 그림자 등에 의하여 성능에 영향을 받는다. 본 논문에서는 주간에 화재감지를 위하여 외부조명 변화에 강건한 배경추정 알고리즘과 결합된 연기검출 방법을 제안한다. 혼합 가우스 모델(mixture Gaussian model)을 배경추정에 적용하고 분리된 후보영역에 대하여 연기의 통계적 특성을 적용하여 연기를 검출한다. 주간 야외에서 획득한 영상에 대하여 제안하는 방법이 실외 연기검출에 유용한 것을 확인한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제56호
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• pp.147-158
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• 2005

In this paper, we are focused to develop the simplified speaker verification algorithm without background speaker models, which will be adopted in the portable speaker verification system equipped in portable terminals such as mobile phone and PMP. According to the tolerance interval analysis, the population of someone's speaker model can be represented by a suitable number of selected independent samples of speaker model. So we can make the representative speaker model and threshold under the specified confidence level and coverage. Using proposed algorithm with the number of samples is 40, the experiments show that the false rejection rate is $3.0\%$ and the false acceptance rate $4.3\%$, worth comparing to conventional method's results, $5.4\%\;and\;5.5\%$, respectively. Next step of research will be on the suitable adaptation methods to overcome speech variation problems due to aging effect and operating environments.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제49호
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• pp.145-158
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• 2004

This paper is aiming at implementation of real-time speaker verification system using DSP board. Dialog/4, which is based on microprocessor and DSP processor, is selected to easily control telephone signals and to process audio/voice signals. Speaker verification system performs signal processing and feature extraction after receiving voice and its ID. Then through computing the likelihood ratio of claimed speaker model to the background model, it makes real-time decision on acceptance or rejection. For the verification experiments, total 15 speaker models and 6 background models are adopted. The experimental results show that verification accuracy rates are 99.5% for using telephone speech-based speaker models.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2012

본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)방법에 기초하여 전경과 배경영역 뿐만 아니라 그림자 까지도 분할 할 수 있는 교통모니터링 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 그림자는 시각적 추적을 방해하기 때문에 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 각 화소나 영역을 3개의 카테고리 즉, 그림자, 전경, 배경물체로 분할하였다. 교통 모니터링 영상의 경우, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.408-410
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• 2009

We present an efficient and robust measurement model for visual tracking. This approach builds on and extends work on subspace representations of measurement model. Subspace-based tracking algorithms have been introduced to visual tracking literature for a decade and show considerable tracking performance due to its robustness in matching. However the measures used in their measurement models are often restricted to few approaches. We propose a novel measure of object matching using Angle In Feature Space, which aims to improve the discriminability of matching in subspace. Therefore, our tracking algorithm can distinguish target from similar background clutters which often cause erroneous drift by conventional Distance From Feature Space measure. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed tracking algorithm under severe cluttered background.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1132-1137
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• 2011

본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 딥러닝을 이용한 이미지 매팅 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 사진측량 분야에서도 고품질의 실감모형을 제작하기 위해서는 촬영된 이미지에서 유물 정보를 추출하는 과정이 필요하며, 이와 같은 과정은 많은 시간과 인력이 들어 기존에는 크로마키를 이용하여 추출하는 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존의 방법은 세부 분류에 대한 정확도가 떨어져 고품질 실감모형에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 사전배경정보와 훈련된 학습데이터를 이용하여 고해상도 유물 이미지에서 배경정보를 제거하고 추출된 유물 이미지에 대하여 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 제안된 방법과 FBA(매뉴얼 트라이맵)이 정량적으로 높은 결과를 나타냈으며, 정성적 평가에서도 유물 주변부의 분류도가 높은 정확도를 보였다. 따라서 제안된 방법은 고해상도 유물 이미지 분류에 있어 사전배경정보 취득을 통하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실내 유물 촬영에서 그 활용 가능성을 확인하였다.