• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.65-68
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• 2011

이 논문에서는 모래의 주성분을 분석하여 콘크리트 배합설계용의 적합성을 판별하는 시험방법을 제안한다. 주성분을 분석하는 방법은 자연모래와 부순 모래, 그리고 혼합모래에 포함된 유해물(점토, 마사토, 염화물)의 패턴을 분석하여 정지영상에서 유해물 비율을 나타내고자 한다. 영상으로 판독된 유해물 비율은 도로공사 품질시험기준에 의해 시험된 데이터와 비교하여 근접한 값을 도출해 내어 건설 자재인 모래에 섞여있는 유해물질을 검출해 내는 알고리즘을 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.48 no.6
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• pp.91-98
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• 2011

This paper proposes an efficient and accurate vision based recognition and tracking framework for texture free objects. We approached this problem with a two phased algorithm: detection phase and tracking phase. In the detection phase, the algorithm extracts shape context descriptors that used for classifying objects into predetermined interesting targets. Later on, the matching result is further refined by a minimization technique. In the tracking phase, we resorted to meanshift tracking algorithm based on Bhattacharyya coefficient measurement. In summary, the contributions of our methods for the underwater robot vision are four folds: 1) Our method can deal with camera motion and scale changes of objects in underwater environment; 2) It is inexpensive vision based recognition algorithm; 3) The advantage of shape based method compared to a distinct feature point based method (SIFT) in the underwater environment with possible turbidity variation; 4) We made a quantitative comparison of our method with a few other well-known methods. The result is quite promising for the map based underwater SLAM task which is the goal of our research.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.33-35
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• 2018

기존의 사람간의 유사성 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 2명 이상의 객체를 분류해내는 기술은 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 유사성 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric, Cosine similarity, Jensen difference, Euclidean distance로 histogram similarity를 계산하여 객체 추적 및 유사성 측정을 통해 객체를 분류한다. 제안된 시스템은 C/C++를 기반으로 구현하여, 유사성 측정 성능을 평가하였다.