• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.102-110
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• 2015

본 논문은 동일한 특징을 사용하여 정형 객체와 비정형 객체 영상들을 정합할 수 있는 적응형 정합 방법을 제안한다. 이를 위한 방법으로 우선 기하학적 검증으로 두 영상의 정합 여부를 결정하고 정합 정보를 생성한다. 그리고 정합 정보의 통계적 분석을 통해 비정형 정합 쌍과 비정합 정합 쌍을 분류하는 결정 경계를 구한다. 제안된 방법의 성능 평가 결과는 기존의 방법과 비교하였을 때, 복잡도는 낮았으며, 정합 성공률과 정확도는 높아짐을 보여주었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.575-580
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• 2010

Eye gaze as a form of input was primarily developed for users who are unable to use usual interaction devices such as keyboard and the mouse; however, with the increasing accuracy in eye gaze detection with decreasing cost of development, it tends to be a practical interaction method for able-bodied users in soon future as well. This paper explores a low-cost, robust, rotation and illumination independent eye gaze system for gaze enhanced user interfaces. We introduce two brand-new algorithms for fast and sub-pixel precise pupil center detection and 2D Eye Gaze estimation by means of deformable template matching methodology. In this paper, we propose a new algorithm based on the deformable angular integral search algorithm based on minimum intensity value to localize eyeball (iris outer boundary) in gray scale eye region images. Basically, it finds the center of the pupil in order to use it in our second proposed algorithm which is about 2D eye gaze tracking. First, we detect the eye regions by means of Intel OpenCV AdaBoost Haar cascade classifiers and assign the approximate size of eyeball depending on the eye region size. Secondly, using DAISMI (Deformable Angular Integral Search by Minimum Intensity) algorithm, pupil center is detected. Then, by using the percentage of black pixels over eyeball circle area, we convert the image into binary (Black and white color) for being used in the next part: DTBGE (Deformable Template based 2D Gaze Estimation) algorithm. Finally, using DTBGE algorithm, initial pupil center coordinates are assigned and DTBGE creates new pupil center coordinates and estimates the final gaze directions and eyeball size. We have performed extensive experiments and achieved very encouraging results. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through several experimental results.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.279-286
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• 2000

The objective of this research is to detect the papaya fruits on tree in an orchard. The detection of papaya on natural background is difficult because colors of fruits and background such as leaves are similarly green. We cannot separate it from leaves by color information. Therefore, this research will use shape information instead. First, we detect an interested object by detecting its boundary using edge detection technique. However, the edge detection will detect every objects boundary in the image. Therefore, shape description technique will be used to describe which one is the interested object boundary. The good shape description should be invariant in scaling, rotating, and translating. The successful concept is to use Fourier series, which is called "Fourier Descriptors". Elliptic Fourier Descriptors can completely represent any shape, which is selected to describe the shape of papaya. From the edge detection image, it takes a long time to match every boundary directly. The pre-processing task will reduce non-papaya edge to speed up matching time. The deformable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.159-168
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• 2018

최근 높은 관심을 모으고 있는 모바일 증강현실 게임은 몰입감을 높이기 위한 접근 방법으로 손꼽히고 있다. 모바일 디바이스의 카메라를 이용하여 대상 물체를 인식하고 게임 캐릭터가 등장하도록 하는 기존 증강현실 기반의 게임에서는 대부분이 터치 기반의 인터랙션만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 게임의 몰입도를 높이기 위하여 증강현실 타겟 이미지를 움직임으로써 게임 속 변형 객체를 직관적으로 조작하는 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 타겟 이미지들 사이의 거리와 방향을 계산하고, 이에 따라 변형객체에 주어지는 외부력(external force)의 크기를 조정함으로써, 직관적 방법으로 변형 객체의 움직임을 조작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠에서 자연스러운 객체 표현을 위하여 많이 사용되고 있는 변형 직물(cloth) 모델에 초점을 맞추었고, 바람(wind)과 강체(rigid object)로 표현되는 게임 객체들과 상호작용하는 자연스러운 직물의 움직임을 표현하였다. 실험에서는 유니티 에셋 스토어에서 판매하는 기존 유료 직물 모델의 적용 결과와의 비교를 통하여 제안 기법이 보다 현실감 있는 직물의 움직임을 표현하고 있는 것을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2911-2914
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• 2003

Conventionally, biological manipulations have been performed manually with long training and pretty low success rates. To overcome this problem, a novel biological manipulation system has been developed to manipulate biological cells without any interference of a human operator, In this paper, we demonstrate a development of tole-autonomous Cell Manipulation System (CMS) using an image processing at a remote site. The CMS consists of two manipulators, a plane stage, and an optical microscope. We developed deformable template-model-matching algorithm for micro objects and pattern matching algorithm of end effect for these manipulators in order to control manipulators and the stage. Through manipulation of biological cells using these algorithms, the performance of the CMS is verified experimentally.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1972-1978
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• 2010

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.