• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.183-189
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• 2015

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.171-182
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• 2007

본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.119-128
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• 2002

본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.700-706
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• 2005

출입국 관리 시스템은 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 ART2 기반 RBF네트워크를 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 스미어링 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 코드의 문자열 영역과 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF네트워크를 제안하여 여권 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.684-689
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• 2005

본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.839-844
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• 2003

This paper presents a method to segment wafer ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of the semiconductor process. The active multiple templates matching method is suggested to search ID areas on wafers and segment them into meaningful regions and it would have been impossible to recognize characters using general OCR algorithms. This active template model is designed by applying a snake model that is used for active contour tracking. Active multiple template model searches character areas and segments them into single characters optimally, tracking each character that can vary in a flexible manner according to string configurations. Applying active multiple templates, the optimization of the snake energy is done using Greedy algorithm, to maximize its efficiency by automatically controlling each template gap. These vary according to the configuration of character string. Experimental results using wafer images from real FA environment are presented.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.1-8
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• 2000

이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1992-1998
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 효과적인 세포핵 영역 추출과 인식 및 분류를 위해서는 세포진 영상의 배경 그리고 세포핵과 세포질 영역의 정확한 구분이 중요하다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵 영역과 배경을 효과적으로 분할하기 위 해 Median 필터를 적용하여 전체적인 영상의 명암값을 보정한 후, Gaussian 필터를 적용하여 그레이 영상에서 존재하는 잡음을 제거한다. Kapur 방법을 통해 배경과 세포의 엔트로피 누적 확률을 이용하여 영상을 이진화 한다. 자궁 경부진 영상에서는 군집화된 세포 영 역 이 빈번하게 나타난다. 군집화가 심화된 세포영역에서는 그 영역의 평균 명암도 값을 이용하여 세밀하게 영역을 재분할 한다. 그런 후, 미세잡음을 제거하기 위해 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 분할된 영역에서 세포들의 후보영역을 추출한다. 추출된 세포영역은 크기, 면적 비율, 핵 외곽의 방향성 정보를 이용하여 정상 세포와 암세포를 인식 및 분류한다. 실험 결과에서는 제안된 방법의 성능이 전문의와 소견과 비교적 근접한 것을 보여준다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회B
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• pp.2648-2653
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• 2007

Recently, increasing demand on not only lighter but also extremely mobile battery make micro fuel cell device very attractive alternative. By reducing the size of fuel cell, surface tension becomes dominant factor with minor gravitational effect. Therefore, it is very difficult to detach the $CO_2$ bubble generating on a cathode side in ${\mu}DMFC$ (micro direct methanol fuel cell). The degassing of a $CO_2$ bubble has drawn quite attention especially for ${\mu}DMFC$ due to its considerable effect on overall machine performance. Our attention has been paid to the dynamic behavior of immiscible bubble attached to the one side of the wall on 2D rectangular channel subject to external shear flow. We use Level Contour Reconstruction Method (LCRM) which is simplified version of front tracking method to track the bubble interface motion. Effects of Reynolds number, Weber number, advancing/receding contact angle and property ratio on bubble detachment characteristic has been numerically identified.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.482-486
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• 2009

Scale-invariant feature is an effective method for retrieving and classifying images. In this study, we analyze a scale-invariant planar curve features for developing 2D shapes. Scale-space filtering is used to determine contour structures on different scales. However, it is difficult to track significant points on different scales. In mathematics, curvature is considered to be fundamental feature of a planar curve. However, the curvature of a digitized planar curve depends on a scale. Therefore, automatic scale detection for curvature analysis is required for practical use. We propose a technique for achieving automatic scale detection based on difference of curvature. Once the curvature values are normalized with regard to the scale, we can calculate difference in the curvature values for different scales. Further, an appropriate scale and its position are detected simultaneously, thereby avoiding tracking problem. Appropriate scales and their positions can be detected with high accuracy. An advantage of the proposed method is that the detected significant points do not need to be located in the same contour. The validity of the proposed method is confirmed by experimental results.