• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.161-166
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• 2011

본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1782-1787
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• 2003

A face recognition is currently the field which many research have been processed actively. But many problems must be solved the previous problem. First, We must recognize the face of the object taking a location various lighting change and change of the camera into account. In this paper, we proposed that new method to find feature within fast and correct computation time after scanning PC camera and ID card picture. It converted RGB color space to YUV. A face skin color extracts which equalize a histogram of Y ingredient without the Luminance. After, the method use V' ingredient which transforms V ingredient of YUV and then find the face feature. The result of the experiment shows getting correct input face image from ID Card picture and camera.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.141-144
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• 2001

In this paper, a new algorithm for extracting and recognizing characters from video, without pre-knowledge such as font, color, size of character, is proposed. To improve the recognition rate for videos with complex background at low resolution, continuous frames with identical text region are automatically detected to compose an average frame. Using boundary pixels of a text region as seeds, we apply region filling to remove background from the character Then color clustering is applied to remove remaining backgrounds according to the verification of region filling process. Features such as white run and zero-one transition from the center, are extracted from unknown characters. These feature are compared with a pre-composed character feature set to recognize the characters.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.455-458
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• 2001

In this paper, a new license plate recognition method using the morphological size distribution functions and color images is proposed. The proposed method consists of two steps. The first step is license plate extraction process using the plate color and step edge information in the license plate. The second step is the extraction of character feature vectors using the morphological size distribution functions and character recognition process using the MLP(multilayer perceptron). By the use of morphological size distributions functions, the error that may occur during the character region extraction process is lessened and the recognition performances are improved by the decrease of feature vector dimension.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.265-270
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• 2005

히스토그램은 컬러공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을때 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반하여 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사성을 매칭시킴으로써 명암도 변화에 대해서, 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.193-196
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• 2009

여러 개의 영상으로부터 스케일, 조명, 시점 등의 환경변화를 고려하여 대응점을 찾는 일은 쉽지 않다. SURF는 이러한 환경변화에 불변하는 특징점을 찾는 알고리즘중 하나로서 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT와 견줄만한 성능을 보이면서 속도를 크게 향상시킨 알고리즘이다. 하지만 SURF는 그레이공간 상의 정보만 이용함에 따라 컬러공간상에 주어진 많은 유용한 특징들을 활용하지 못한다. 본 논문에서는 강인한 컬러특정정보를 포함하는 확장된 SURF알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성은 다양한 조명환경과 시점변화에 따른 영상을 SIFT와 SURF 그리고 제안하는 컬러정보를 적용한 SURF알고리즘과 비교 실험을 통해 입증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.2067-2078
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• 2017

In this paper, a new face tracking algorithm is proposed. The CamShift (Continuously adaptive mean SHIFT) algorithm shows unstable tracking when there exist objects with similar color to that of face in the background. This drawback of the CamShift is resolved by the proposed algorithm using Kinect's pixel-by-pixel depth information and the skin detection method to extract candidate skin regions in HSV color space. Additionally, even when the target face is disappeared, or occluded, the proposed algorithm makes it robust to this occlusion by the feature point matching. Through experimental results, it is shown that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD (Tracking-Learning-Detection) algorithm, and offers faster processing speed. Also, it overcomes all the existing shortfalls of CamShift with almost comparable processing time.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권4호
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• pp.250-255
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• 2017

In this paper, we propose a method of detecting the region for measuring intima-media thickness (IMT). The existing methods for IMT measurement are automatic, but the region used for measuring IMT is not detected automatically but often set by the user. Therefore, research on detecting the intima-media region is needed for fully automated IMT measurement. The proposed method uses a morphological feature of the carotid artery visible as two long high-brightness horizontal lines at the upper and lower parts. It uses Gaussian blurring, ends-in search stretching, color quantization using a color-importance-based self-organizing map, and morphological operations to emphasize and to detect the morphological feature. The experimental results for evaluating the performance of the proposed method showed a 97.25% (106/109) success rate. Therefore, the proposed method can be used to develop a fully automated IMT measurement system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4534-4555
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• 2015

We propose a robust object cataloging method using multiple locally distinct heterogeneous features for aiding image retrieval. Due to challenges such as variations in object size, orientation, illumination etc. object recognition is extraordinarily challenging problem. In these circumstances, we adapt local interest point detection method which locates prototypical local components in object imageries. In each local component, we exploit heterogeneous features such as gradient-weighted orientation histogram, sum of wavelet responses, histograms using different color spaces etc. and combine these features together to describe each component divergently. A global signature is formed by adapting the concept of bag of feature model which counts frequencies of its local components with respect to words in a dictionary. The proposed method demonstrates its excellence in classifying objects in various complex backgrounds. Our proposed local feature shows classification accuracy of 98% while SURF,SIFT, BRISK and FREAK get 81%, 88%, 84% and 87% respectively.