• 한국통신학회논문지
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• 제34권9C호
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• pp.863-870
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• 2009

양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.523-531
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• 2014

본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권9호
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• pp.780-785
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• 2012

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로 한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 번호판영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1289-1301
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• 2015

Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권5호
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• pp.479-484
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• 2014

In this paper, we consider the construction of cyclic and quasi-cyclic structured q-ary low-density parity-check (LDPC) codes over a designated small field. The construction is performed with a pre-defined sliding-window, which actually executes the regular mapping from original field to the targeted field under certain parameters. Compared to the original codes, the new constructed codes can provide better flexibility in choice of code rate, code length and size of field. The constructed codes over small fields with code length from tenths to hundreds perform well with q-ary sum-product decoding algorithm (QSPA) over the additive white Gaussian noise channel and are comparable to the improved spherepacking bound. These codes may found applications in wireless sensor networks (WSN), where the delay and energy are extremely constrained.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.74-86
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• 1994

In this paper a hierarchical stereo matching algorithm to obtain the disparity in wavelet transformed domain by using locally adaptive window and weights is proposed. The pyramidal structure obtained by wavelet transform is used to solve the loss of information which the conventional Gaussian or Laplacian pyramid have. The wavelet transformed images are decomposed into the blurred image the horizontal edges the vertical edges and the diagonal edges. The similarity between each wavelet channel of left and right image determines the relative importance of each primitive and make the algorithm perform the area-based and feature-based matching adaptively. The wavelet transform can extract the features that have the dense resolution as well as can avoid the duplication or loss of information. Meanwhile the variable window that needs to obtain precise and stable estimation of correspondense is decided adaptively from the disparities estimated in coarse resolution and LL(low-low) channel of wavelet transformed stereo image. Also a new relaxation algorithm that can reduce the false match without the blurring of the disparity edge is proposed. The experimental results for various images show that the proposed algorithm has good perfpormance even if the images used in experiments have the unfavorable conditions.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.286-295
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• 2000

본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3055-3073
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• 2019

In this paper, a new user identification method is presented using real environmental human-computer-interaction (HCI) behavior data to improve method usability. User behavior data in this paper are collected continuously without setting experimental scenes such as text length, action number, etc. To illustrate the characteristics of real environmental HCI data, probability density distribution and performance of keyboard and mouse data are analyzed through the random sampling method and Support Vector Machine(SVM) algorithm. Based on the analysis of HCI behavior data in a real environment, the Multiple Kernel Learning (MKL) method is first used for user HCI behavior identification due to the heterogeneity of keyboard and mouse data. All possible kernel methods are compared to determine the MKL algorithm's parameters to ensure the robustness of the algorithm. Data analysis results show that keyboard data have a narrower range of probability density distribution than mouse data. Keyboard data have better performance with a 1-min time window, while that of mouse data is achieved with a 10-min time window. Finally, experiments using the MKL algorithm with three global polynomial kernels and ten local Gaussian kernels achieve a user identification accuracy of 83.03% in a real environmental HCI dataset, which demonstrates that the proposed method achieves an encouraging performance.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.90-97
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• 2023

Digital holographic microscopy (DHM) is a three-dimensional (3D) imaging technique that uses the phase information of coherent light. In the reconstruction process of DHM, a narrow region around the positive or negative sideband from the Fourier domain is windowed to avoid noise due to the DC spectrum of the hologram spectrum. However, the limited size of the window also degrades the high-frequency information of the 3D object profile. Although a large window can have more detailed information of the 3D object shape, the noise is increased. To solve this trade-off, we propose phase difference averaging (PDA). The proposed method yields high-frequency information of the specimen while reducing the DC noise. In this paper, we explain the reconstruction algorithm for this method and compare it to various conventional filtering methods including Gaussian, Wiener, average, median, and bilateral filtering methods.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1132-1137
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• 2011

본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.