• 제목/요약/키워드: Candidate Image

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컬러 화재영상의 화염 색상 및 시공간적 특성 분석 (Flame Color, Spatial and Temporal Characteristic Analysis of Color Fire Images)

  • 황준철;김원호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.41-45
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    • 2011
  • 본 논문에서는 컬러 화재영상에 포함된 화염의 색상 분석과 시공간적 특징 분석을 통하여 신뢰성 높은 화재 판정 조건을 제시한다. 이를 위하여 컬러영상에서 화염을 판정하는 컬러속성으로서 Y-휘도 성분과 Cr-색차 성분을 조합한 문턱치를 도출하고 화염 후보영역을 선정하였다. 선정된 화염 후보영역에 대해서는 화염의 공간적인 질감분석과 시간적인 동적변화를 DCT와 프레임간 휘도성분 변화량을 분석하여 최종 화염 판정 기준으로 제시하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제시한 화염 판정 조건의 신뢰성과 실용성을 검증하였다.

Forest Fire Detection and Identification Using Image Processing and SVM

  • Mahmoud, Mubarak Adam Ishag;Ren, Honge
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제15권1호
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    • pp.159-168
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    • 2019
  • Accurate forest fires detection algorithms remain a challenging issue, because, some of the objects have the same features with fire, which may result in high false alarms rate. This paper presents a new video-based, image processing forest fires detection method, which consists of four stages. First, a background-subtraction algorithm is applied to detect moving regions. Secondly, candidate fire regions are determined using CIE $L{\ast}a{\ast}b{\ast}$ color space. Thirdly, special wavelet analysis is used to differentiate between actual fire and fire-like objects, because candidate regions may contain moving fire-like objects. Finally, support vector machine is used to classify the region of interest to either real fire or non-fire. The final experimental results verify that the proposed method effectively identifies the forest fires.

The fast image encryption algorithm based on substitution and diffusion

  • Zhang, Yong;Jia, Xiaoyang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권9호
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    • pp.4487-4511
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    • 2018
  • A fast image encryption system based on substitution and diffusion was proposed, which includes one covering process, one substitution process and two diffusion processes. At first, Chen's chaotic system together with an external 256-bit long secret key was used to generate the key streams for image encryption, in which the initial values of Chen's chaotic system were regarded as the public key. Then the plain image was masked by the covering process. After that the resulting image was substituted with the disturbed S-Box of AES. Finally, the substituted image was diffused twice with the add-modulo operations as the core to obtain the cipher image. Simulation analysis and comparison results with AES and some existing image cryptosystems show that the proposed image cryptosystem possesses the merits of fast encryption/decryption speed, good statistical characteristics, strong sensitivity and etc., and can be used as a candidate system of network security communication.

눈 영역 추출에 의한 얼굴 기울기 교정 (Skew correction of face image using eye components extraction)

  • 윤호섭;왕민;민병우
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권12호
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    • pp.71-83
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    • 1996
  • This paper describes facial component detection and skew correction algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. The relations between human face components are represented by several rules. We adopt an edge detection algorithm using sobel mask and 8-connected labelling algorith using array pointers. A labeled image has many isolated components. initially, the eye size rules are used. Eye size rules are not affected much by irregular input image conditions. Eye size rules size, and limited in the ratio between gorizontal and vertical sizes. By the eye size rule, 2 ~ 16 candidate eye components can be detected. Next, candidate eye parirs are verified by the information of location and shape, and one eye pair location is decided using face models about eye and eyebrow. Once we extract eye regions, we connect the center points of the two eyes and calculate the angle between them. Then we rotate the face to compensate for the angle so that the two eyes on a horizontal line. We tested 120 input images form 40 people, and achieved 91.7% success rate using eye size rules and face model. The main reasons of the 8.3% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows. To detect facial components from the failed images, we are developing a mouth region processing module.

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Dominant 컬러쌍 정보와 Color Correlogram을 이용한 객체기반 영상검색 (Object-based Image Retrieval Using Dominant Color Pair and Color Correlogram)

  • 박기태;문영식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권2호
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    • pp.1-8
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    • 2003
  • 본 논문에서는 컬러 영상에서 Dominant 컬러쌍 정보를 이용한 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체를 포함한 영상 전체에 대해 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 후 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 평탄 컬러 영역들이 이웃하고 있는 경계부분에서의 Dominant 컬러쌍 정보를 추출하여 특징값으로 사용하였으며, 유사도는 색상을 이용한 Color Correlogram 방법을 사용하였다. 제안하는 Dominant 컬러쌍 특징값은 이동, 회전, 그리고 크기변화에 강건한 특성을 갖는다. 질의 객체 영상에 대해서 DB내에 있는 각각의 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경 컬러에 의해 영상이 잘못 검출되는 오류가 줄고, 검색 성능이 향상됨을 실험을 통해 확인하였다.

다중 패치를 이용한 예제 기반 영상 인페인팅 (Exemplar-based Image Inpainting Using Multiple Patches)

  • 박찬우;이상현;박기태;문영식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권1호
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    • pp.8-16
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    • 2011
  • 영상 인페인팅(Image Inpainting)은 영상에서 손상된 영역을 제거하고 제거한 영역을 주변 영역과 유사하게 채워 넣어 자연스럽게 만E는 영상 복원의 한 기법이다. 그러나 제거할 영액이 클 경우, 복원한 결과의 구조가 자연스럽지 않아 원하지 않는 영상을 획득할 수 있는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 화소 값 차이뿐만 아니라 거리 정보를 고려한 다중 패치들을 사용하는 향상된 예제 기반 영상 인페인팅 기법을 제안한다. 일반적인 예제 기반 영상 인페인팅 기법에서는 패치를 잘못 선택함으로써 블록 현상 같은 부자연스러운 결과들이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 채워질 패치와 원본 영역에서의 패치들 간의 공간상 거리와 화소 값 차이를 둘 다 고려하여 여러 후보 패치들을 선택하고 선택된 패치들의 가중치를 적용하여 새로운 구조와 질감 정보를 생성하는 것을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 이용한 결과가 기존의 방법을 이용한 결과보다 구조와 질감 정보가 보다 향상된 결과를 보여준다.

실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출과 인식 (Segmentation and Recognition of Traffic Signs using Shape Information and Edge Image in Real Image)

  • 곽현욱;오준택;김욱현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권2호
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    • pp.149-158
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    • 2004
  • 본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.

지문 영상의 특징 정보 추출을 위한 효율적인 주름선 추출 방법 (An Effective Crease Detection Method for Feature Information Extraction in Fingerprint Images)

  • 박성욱;이병진
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제44권2호
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    • pp.32-40
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    • 2007
  • 본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주름선 검출 방법을 제안한다. 먼저 각 방향별 슬릿의 평균 픽셀 값과 분산에 의하여 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하고, 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 픽셀의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한다. 각 방향별 분해 영상에서 주름선 후보 영역 픽셀들이 형성하는 클러스터의 길이, 주름선 방향과 픽셀 분포 방향의 일치성, 융선 방향과 픽셀 분포방향의 차, 후보 픽셀들의 평균 픽셀 값을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로, 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 주름선 검출을 수행한 결과, 91.4%의 높은 정확성을 확인하였다.

파이프라인 구조의 얼굴 검출 하드웨어 설계 및 검증 (Design and Verification of Pipelined Face Detection Hardware)

  • 김신호;정용진
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.1247-1256
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    • 2012
  • 필터를 기반으로 하는 영상 처리 알고리즘은 많은 연산과 메모리 접근으로 인해 임베디드 환경에서의 실시간 동작이 어렵다. 본 논문에서는 필터 기반의 얼굴 검출 하드웨어 엔진을 임베디드 환경에서 실시간으로 동작시키기 위해 파이프라인 구조로 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 입력으로 들어온 영상에서 학습된 얼굴의 특징 데이터를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 연산을 수행한다. 이를 하드웨어로 구현하기 위해 알고리즘의 연산을 파악하여 중복되는 연산을 병렬 처리하고 라인 메모리를 이용하여 메모리 접근을 최소화하여, 이것을 기반으로 파이프라인 구조의 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 구조는 Resize, ICT(Improved Census Transform), Find Candidate 등의 3 단계로 나뉘어져 있으며, 총 507KByte의 내부 SRAM을 사용하였다. ARM Cortex A8 프로세서와 Xilinx사의 Virtex5LX330을 이용하여 검증한 결과 9,039 LUTs를 사용하였고 최대 동작 클록은 165MHz로, VGA($640{\times}480$) 해상도에서 108 frame/sec의 동작속도로 최대 20명까지 검출이 가능한 것을 확인하였다.

형태학적 특성과 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 컨테이너 식별자 인식 (Container Identifier Recognition Using Morphological Features and FCM-Based Fuzzy RBF Network)

  • 김광백;김영주;우영운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.1162-1169
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    • 2007
  • 본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너의 식별자를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt mask)를 적용하여 윤곽선을 검출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보 영역을 추출한다. 검출된 식별자 후보 영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별식자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.