• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1798_1799
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• 2009

본 논문에서는 강인한 손 영역 특징 점 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 칼라 모델을 생성한 후 퍼지 색상 필터에 적용하여 손 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 손 영역을 추출하기 위해서 레이블링 기법을 사용한다. 그 후, 추출된 손 영역의 실루엣을 추출하고 히스토그램 기법을 적용하여 손 영역 내의 COG를 추출 한다. 손 영역 특징 점 추출을 위해 Canny edge 기법과 Chain Code기법, DP(Douglas-Peucker)기법들을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 1차 특징점을 추출한다. 추출된 1차 특징 점을 Convex Hull기법에 적용하여 최종적인 손 영역 특징 점을 추출한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.6 no.2
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• pp.213-217
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• 2008

This paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the CDM(Conditional Dilation Morphology) masking and the ART2-based RBF neural networks. For the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an ART2-based hybrid network that adapts the ART2 network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The experiment results showed that the proposed method has superior in performance in the recognition of passport.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.1E
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• pp.11-16
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• 2008

In this paper, a pitch cycle waveform (PCW) is extracted, quantized, and interpolated in a time domain to synthesize high-quality speech at low bit rates. The pre-alignment technique is proposed for the accurate and efficient PCW extraction, which predicts the current PCW position from the previous PCW position assuming that pitch periods evolve slowly. Since the pitch periods are different frame by frame, the original PCW is converted into the fixed-dimension PCW using the dimension-conversion method, and subsequently quantized by code-excited linear predictive (CELP) coding. The excitation signal for the linear predictive coding (LPC) synthesis filter is generated using the time-domain interpolation and interlink of the quantized PCW's. The coder operates at 4.2 kbit/s and 3.2 kbit/s depending on the pitch period. Informal listening test demonstrates the effectiveness of the proposed coding scheme.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11c
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• pp.69-72
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• 2000

In this paper, a novel algorithm for digital watermarking is proposed. We use two pattern keys from BCH (15, 7) code and one randomizing key. In the embedding process, optimal watermark coefficients are determined by statistical analysis of the DCT coefficients from the standpoint of HVS. In the detection, watermark coefficients are restored by correlation matching of the possible pattern keys and minimizing the estimation errors. Attacks tested in the experiments ate image enhancement and image compression (JPEG). Performance is evaluated by BER of the logo images and SNR/PSNR of the restored images. Our method has higher performance against JPEG attacks. Analysis for the performance is included.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.14 no.6
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• pp.663-674
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• 1989

In order to design the automatic processing system of image document, the pattern segmentation of image document and classification methods are presented. The contour extraction using first order differential operator of Gauassian distribution fucntions, the image segmentation using the chain code, and the pattern classication using the second order moments and two=dimensional Rf distance(in transform domain) are implemented. The resuts applied in specially documantated image shows to classify the characters, fingerprints, seals etc well. And the utility of the used algorithms is verified.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.431-433
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• 2007

In This paper, we present a texture clustering method to extract Container ISO code in complex images. First, we make texture informations using top-hat morphology from realtime images, and we cluster those informations using horizontal and vertical clustering method to extract text area. After extensive experiment, our method demonstrated superior performance against well-known techniques as texture and histogram method.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.709-712
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• 2005

본 논문에서는 독립성분분석에 기반한 인수부호를 이용한 물체영상의 특징추출을 제안하였다. 효과적인 독립성분분석을 구현을 위해 입출력 사이의 상호정보를 최대화하는 자율학습의 알고리즘을 이용하였으며, 통계적으로 독립인 계수로 구성된 인수부호를 효과적으로 추출하기 위해 독립성분분석의 이용하였다. 제안된 기법을 Imageafter사에서 제공하는 $352{\times}264$ 픽셀의 18개 물체영상을 대상으로 실험한 결과, 빠르면서도 정확한 복원성능과 PCA보다도 개선된 특징 추출성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.556-558
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• 1998

이미지 분석이나 데이터 베이스 인덱싱 또는 종이 문서를 전자 문서화 하는 문제는컴퓨터 비젼 응용분야에서 중요 관심사가 되어왔다. 이러한 문제들을 처리하기 위해서는 제일 먼저 이미지와 문자가 혼합되어 있는 문서에서 자동으로 문자와 이미지들을 분리해 내는 과정이 필수 적이다. 본 논문에서는 신문이나 광고등에서 볼 수 있는 이미지, 음각 문자와 양각 문자가 섞여 있는 문서에서 문자만을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Run-length code를 이용하여 문자나 이미지의 경계선(bound) 모양의 특징을 추출하여 음각 문자와 이미지, 양각 문자를 구분한다. 그리고 추출된 글자들을 3차원 공간상에 매핑한 후 3차원 면적 가중치 그래프를 이용하여 관련된 단어들로 묶어주는 3차원 그룹핑 알고리즘을 제시한다. 실험결과로는 추출된 문자와 그룹핑된 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.127-129
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• 2002

객체지향 디자인 패턴은 아주 작은 재사용 구조로서 객체지향 방법론의 가장 큰 장점인 재사용성과 모듈성을 극대화시켜 실제 구현 과정에서 해결 방안으로 제시 가능한 것으로 이를 적용하면 시스템 개발은 물론 유지 보수에도 큰 효과가 있다. 순공학에서는 디자인 패턴을 이용하는 이점이 명확하지만, 소프트웨어 인공물들 즉, 디자인이나 코드 등에서 디자인 패턴의 사례를 발견하기 위해 사용하는 역공학 기술은 프로그램의 이해, 디자인을 코드로 변환하는 변환성, 코드의 질적 평가 등의 핵심 영역에서 유용하다. 본 논문은 Java 소스 코드를 AOL(Abstract Object Language)이라는 추상객체언어를 이용하여 클래스 특성 추출기 및 패턴 식별기라는 단계를 통해 구조적 디자인 패턴을 추출하는 프로세스에 대하여 기술한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.12 no.8
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• pp.3790-3803
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• 2018

Content-based image retrieval is an approach used to query images based on their semantics. Semantic based retrieval has its application in all fields including medicine, space, computing etc. Semantically generated binary hash codes can improve content-based image retrieval. These semantic labels / binary hash codes can be generated from unlabeled data using convolutional autoencoders. Proposed approach uses semi-supervised deep hashing with semantic learning and binary code generation by minimizing the objective function. Convolutional autoencoders are basis to extract semantic features due to its property of image generation from low level semantic representations. These representations of images are more effective than simple feature extraction and can preserve better semantic information. Proposed activation and loss functions helped to minimize classification error and produce better hash codes. Most widely used datasets have been used for verification of this approach that outperforms the existing methods.