• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.415-422
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• 2011

In this paper, we present a novel vision-based method of recognizing finger actions for use in electronic appliance interfaces. Human skin is first detected by color and consecutive motion information. Then, fingertips are detected by a novel scale-invariant angle detection based on a variable k-cosine. Fingertip tracking is implemented by detected region-based tracking. By analyzing the contour of the tracked fingertip, fingertip parameters, such as position, thickness, and direction, are calculated. Finger actions, such as moving, clicking, and pointing, are recognized by analyzing these fingertip parameters. Experimental results show that the proposed angle detection can correctly detect fingertips, and that the recognized actions can be used for the interface with electronic appliances.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1214-1218
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• 2006

본 논문에서는 파노라마 영상 생성의 처리 속도 개선 방법을 제안한다. 그 방법은 불변 특징에 기반한 파노라마 생성 방법으로 영상 축소와 영상 에지 정보를 이용하는 방법이다. 영상을 축소하고 에지의 위치에 대해서만 특징 묘사자를 적용함으로써 특징점의 개수를 줄여 속도 개선을 실현한다. 실험에서 640$\times$480 크기의 24비트 칼라 영상에 대해 기존의 방법보다 3.26$\sim$13.87%의 속도 개선의 효과를 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권1호
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• pp.73-79
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• 1998

In this paper, a new traffic sign detection algorithm.. and a symbol recognition algorithm are proposed. For traffic sign detection, a dominant color transform is introduced, which serves as a tool of highlighting a dominant primary color, while discarding the other two primary colors. For symbol recognition, the curvilinear shape distribution on a circle centered on the centroid of symbol, called a circular pattern vector, is used as a spatial feature of symbol. The circular pattern vector is invariant to scaling, translation, and rotation. As simulation results, the effectiveness of traffic sign detection and recognition algorithms are confirmed, and it is shown that group of circular patter vectors based on concentric circles is more effective than circular pattern vector of a single circle for a given equivalent number of elements of vectors.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.58-63
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• 2003

동영상에서의 물체추적은 각 프레임간의 시공간적 정보의 대응성을 추적함으로써 이루어질 수 있다. 시공간적 대응성을 결정함에 있어 각 프레임의 color invariant 속성을 이용하여 각 프레임의 물체 위치를 예측하고, 추출된 물체 블록의 누적 유사도 변환을 적용한 수치를 이용하여 프레임간의 물체 대응성을 결정함으로써 물체를 추적하는 방법론을 제시한다. 실험결과를 통하여 이러한 방법의 적용 적절성을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.101-109
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• 2002

본고에서는 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘을 제시한다. 이미지의 색상에 대한 불변치를 활용하여 비디오 클립에서 물체 영역을 추출하고 co-occurrence matrix를 구한 후 인접 프레임 간의 대응되는 물체를 결정하여 물체의 괘적을 추적한다. 물체 영역에 적응되는 특징값들의 분리정도치를 활용하여 시스템의 성능을 향상시키는 방법과 실험 결과를 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.135-135
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• 2001

In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks that have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, we have a global search for entire image and then have tracking the object through local search when the object is recognized.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2096-2099
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• 2003

본 논문에서는 입력 영상의 컬러 정보를 이용함으로써 조명 변화나 얼굴의 자세 변화에 둔감하게 얼굴 정보를 고속 검출하는 알고리듬을 제안하였다 계산복잡도가 작으면서도, 조명의 변화에 민감하지 않은 특성을 가진 NCC (normalized color component) 좌표계에서 정의한 살색에 기반하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 내에서의 눈의 검출에도 색상 분포 특성을 이용함으로써 얼굴의 숙임(nod), 돌림(shake), 기울임(tilt)등에 의한 자세 변화에 대해서도 둔감하게 두 눈의 위치를 고속으로 찾도록 하였다. 특히 집중자(concentrator)를 제안 적용하여 유동적인 눈썹의 영향을 줄이고 눈안의 중심 위치를 찾도록 가중치 눈지도(eye map)를 도입하였다. 제안된 알고리듬이 조명 변화나 얼굴의 다양한 자세 변화가 있는 영상에서 얼굴 후보 영역과 두 눈의 위치를 효과적으로 검출함을 실험을 통해 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.170-176
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• 2015

The stamp is one of the crucial information of traditional historical and cultural for nations. In this paper, we purpose to detect official stamps from scanned document and recognize the Mongolian traditional, historical stamps. Therefore we performed following steps: first, we detect official stamps from scanned document based on red-color segmentation and document standard. Then we collected 234 traditional stamp images with 6 classes and 100 official stamp images from scanned document images. Also we implemented the processing algorithms for noise removing, resize and reshape etc. Finally, we proposed a new scale invariant classification algorithm based on KNN (k-nearest neighbor). In the experimental result, our proposed a method had shown proper recognition rate.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.97-102
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• 2017

Object detection and tracking have become one of the most active research areas in the past few years, and play an important role in computer vision applications over our daily life. Many tracking techniques are proposed, and Camshift is an effective algorithm for real time dynamic object tracking, which uses only color features, so that the algorithm is sensitive to illumination and some other environmental elements. This paper presents and implements an effective moving object detection and tracking to reduce the influence of illumination interference, which improve the performance of tracking under similar color background. The implemented prototype system recognizes object using invariant features, and reduces the dimension of feature descriptor to rectify the problems. The experimental result shows that that the system is superior to the existing methods in processing time, and maintains better problem ratios in various environments.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2271-2283
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• 2015

본 논문에서는 조명 변화에 강인한 상호 정보량 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 다양한 조명 조건에서 취득한 스테레오 영상은 좌우 영상 간에 컬러의 변화가 발생하기 때문에 정확한 스테레오 정합점을 찾는 것이 쉽지 않다. 이 경우, 컬러를 보정하는 작업을 우선 수행하는 것이 일반적이다. 그러나, 좌우 스테레오 영상에 대해서는 컬러 값을 동일하게 보정하는 작업도 시점 차이로 인한 좌우 영상의 변화로 인해서 좌우 영상에 대한 정합 정보가 요구되므로 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 조명 조건에서 취득한 영상에 강인한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이를 위해서 선형적인 관계를 갖는 로그-색도 (log-chromaticity) 컬러 공간으로 변형을 수행하였고, 이 컬러 공간에서 상호 정보량에 기반한 새로운 스테레오 정합 비용 (cost)을 제안하였다. 제안하는 비용은 가중치가 적용된 상호 정보량과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 묘사 벡터의 정보를 화소 (pixel)마다 적응적으로 결합한다. 또한, 보다 정확한 변위 지도 예측을 위해서 세그먼트 기반의 평면 제한 조건도 제안하는 비용에 포함되었다. 다양한 실험 데이터에 대해서 테스트한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해서 보다 정확한 변위 지도 결과를 얻는 것을 확인하였다.