• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.940-947
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• 2015

본 논문에서는 기존의 터치 센서방법과 초음파나 레이저를 사용하는 방법이 아닌 디스플레이에 프린트된 매트릭스 패턴 영상을 이용하여 위치 정보를 추출하는 시스템의 패턴 영상의 특징점을 찾고 관심 영역의 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 패턴 영상의 조도값과 패턴의 특징을 이용하여 촬영된 영상의 회전된 각도와 신뢰성 있는 특징점을 찾고 관심영역을 추출한다. 성공적인 관심 영역 추출을 위해서 다양한 각도에서 판서된 패턴영상을 이용하여 위치 관심영역 추출을 테스트하였고 성공적으로 관심영역을 추출하는 것을 확인하였다. 제안한 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 검증하고, 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx FPGA(xc6vlx760) 보드를 이용하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.401-408
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• 2006

영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.61-70
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• 2022

스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.55-67
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• 1998

본 논문에서는 컬러 비디오 시퀀스 상에서 눈과 입에 해당하는 얼굴 특징점을 고속으로 추출하는 방법을 제안한다. 자유로운 움직임을 갖는 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위해 얼굴 색상 분포를 이용한 색상 변환 영상에 움직임 검출 기법을 적용하여 움직이는 살색 부분만을 효율적으로 검출하는 색상 움직임 개념을 사용하였다. 움직임 정보는 살색의 가능성 정도에 따라 가중치가 주어지며 화소 단위의 움직임 여부를 결정하는 문턱값도 살색의 가능성 정도에 따라 적응적으로 결정된다. 눈의 색상분포와 형태소 연산자를 사용한 움직임 살색 영역에서 눈 후보 영역을 추출하고 눈과 눈썹의 상호 위치 관계를 이용하여 눈의 영역을 최종 결정한다. 입의 영역은 눈의 위치를 기준으로 입 후보 영역을 정하고 색상 히스토그램을 이용하여 입의 영역을 검출한다. 찾아진 눈과 입의 영역에서 정확한 특징점의 위치를 구하기 위해 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하였다. 실험 결과 복잡한 배경, 개인적인 편차, 얼굴의 방향과 크기 등에 영향을 받지 않고 고속으로 정확한 얼굴의 특징점을 추출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.176-188
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• 2022

In this paper, we propose a compact method for anthropomorphism that uses Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) to detect the similarities between a human face and an animal face. We also apply texture feature-based morphing between them. We propose a basic texture feature-based morphing system for morphing between human faces only. The entire anthropomorphism process starts with the creation of an animal face classifier using a parallel DCNN that determines the most similar animal face to a given human face. The significance of our network is that it contains four sets of convolutional functions that run in parallel, allowing it to extract more features than a linear DCNN network. Our employed texture feature algorithm-based automatic morphing system recognizes the facial features of the human face and takes the Control Points automatically, rather than the traditional human aiding manual morphing system, once the similarity was established. The simulation results show that our suggested DCNN surpasses its competitors with a 92.0% accuracy rate. It also ensures that the most similar animal classes are found, and the texture-based morphing technology automatically completes the morphing process, ensuring a smooth transition from one image to another.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1856-1869
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• 2015

This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1281-1286
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• 2018

세계적으로 1500 종 이상이 분포하고 있는 해삼은 오랫동안 여러 나라에서 중요한 수산 자원으로 취급되어져 왔고 개체군 보존관리 보호종에 속하는 고부가가치 품종이다. 해삼에 관한 연구는 음식과 추출물의 효능에 관한 것이 대부분이며, 아직까지 해삼 특징 식별에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 고부가가치 품종인 해삼을 대량으로 포획하기 위하여 해삼의 특징점 추출을 위한 경계 검출 알고리즘을 제안하였으며 향후 해삼 인식 프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.561-563
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• 2019

본 논문은 가상현실 기술에서 사용되는 영상의 저작권 보호를 위한 워터마킹 방법을 제안한다. 삽입 방법은 SIFT 특징점을 통해 삽입할 위치를 찾고, 그 주변 영역에 이산 웨이블릿 변환과 QIM을 수행하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출 대상은 투영 영상이며, 방법은 SIFT 특징점을 통해 추출할 위치를 찾고, 그 주변 영역을 VR 영상 제작과정에서 생기는 정합과 투영을 고려하여 역 과정을 통해 보정 후 추출한다. 추출한 워터마크와 삽입 워터마크와의 NCC와 BER 비교를 통해 임계값 이상을 가지는 워터마크를 누적하여 최종 워터마크를 확정한다. 이에 대해 통상적인 방법과의 비교를 통해 유효함을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.48-60
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• 2007

기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.693-701
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• 2016

모자이크 영상을 만들기 위해서는 영상간 변환관계 추정이 필요하다. 변환관계추정에는 대응점 정보가 필요하며, 대응점은 일반적으로 특징점 기반의 추출방식을 사용한다. 그러나 텍스쳐 정보가 없는 영상의 경우에는 특징점 추출이 불가능하다. 따라서 이 경우 다른 관점에서의 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 주파수 영역에서 대응점 추출기법의 적용 가능성을 분석하고 최적의 주파수 영역 정합기법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 단계로 수행된다. 첫 단계는 컬러 영상을 흑백영상으로 변환하고 노이즈를 제거 한 뒤 엣지를 추출한다. 두 번째 단계에서는 영상의 정합영역을 결정한다. 그리고 마지막 단계에서는 위상상관(Phase correlation) 기법을 수행하여 위상상관도를 생성하고 두 영상의 대응점을 추출한다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 텍스쳐 정보가 없는 GOCI 해양위성영상과 일반 프레임카메라 영상을 사용하였다. 실험 결과 신뢰도 높은 대응점이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 주파수 영역 매칭의 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.