• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.851-859
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• 2011

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.545-550
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• 2004

디지털 내시경 영상에서 식도염 등의 이상부위를 검출하기 위하여 임상 영상의 색상과 텍스쳐 인자에 대한 정보를 얻은 후 판별분석에 의해 영상의 이상부위론 인식하 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 개발하기 위하여 여러 가지 영상처리 인자들 중에서 어떠한 인자들이 정상과 이상 부위를 구별할 수 있는 중요한 특징 인자가 되는지를 구명하였다. 이 특징 인자들을 이용하여 식도염의 중요한 진단기준이라 할 수 있는 미란 및 궤양에 대한 검출을 수행하였다. 이를 검증하기 위하여 20개의 영상 이미지를 사용하였으며 판별분석의 알고리즘을 사용할 때 보정단계와 검증단계의 성공률은 각각 92.8%와 92.4%를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1713-1720
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• 1999

본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.925-932
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• 2012

본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 인간 형태를 가진 휴머노이드 로봇의 보행 동작을 제어하는 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의 하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.6-8
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• 2022

딥러닝을 활용한 객체 인식으로 이미지를 사용하는 많은 시스템에서 기존에 제공하던 방식을 넘어서 다양한 솔루션이 제공되고 있다. 많은 연구를 통하여 그 활용성을 입증하고 있으며, 실제 관제 시스템에서는 이를 사용하여 사람의 업무를 더욱 편리하게 하는 등 가능성을 보여주고 있다. 하지만, 하드웨어에 집중된 성능에 따라 모델의 개발도 일부 한계를 맞이하고 있으며 새롭게 업데이트되지 못한 많은 모델의 사용과 추가적 활용에 따른 용이성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 정형화된 객체 인식의 결괏값 이후에 인식된 국소 이미지 데이터의 HSV 색상 히스토그램을 통한 학습과 가중치를 활용하여 색상의 감성적 영역 및 객체의 추가적 정보를 제공하여 활용도와 정확성을 높일 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1195-1210
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• 2023

해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.