• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.965-976
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• 2020

We present in this work a segmentation method of E. coli bacterial images generated via phase contrast microscopy using a deep learning based hybrid feature generation. Unlike conventional machine learning methods that use the hand-crafted features, we adopt the denoising autoencoder in order to generate a precise and accurate representation of the pixels. We first construct a hybrid vector that combines original image, difference of Gaussians and image gradients. The created hybrid features are then given to a deep autoencoder that learns the pixels' internal dependencies and the cells' shape and boundary information. The latent representations learned by the autoencoder are used as the inputs of a softmax classification layer and the direct outputs from the classifier represent the coarse segmentation mask. Finally, the classifier's outputs are used as prior information for a graph partitioning based fine segmentation. We demonstrate that the proposed hybrid vector representation manages to preserve the global shape and boundary information of the cells, allowing to retrieve the majority of the cellular patterns without the need of any post-processing.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.707-716
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• 2017

디스플레이 기기들이 고도화 되면서, 사용자의 목적에 부합하는 영상이 요구되어져 가고 있다. 따라서, 3D 디스플레이에서 필요하게 되는 깊이 정보가 요구될 때 디스플레이 기기들은 객체 기반의 영상 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서 깊이 정보 생성을 위한 히스토그램 기반의 영상분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 K 군집 알고리즘에서 군집의 수를 파라미터화 하여, 영상에 적응적으로 군집 수를 결정할 수 없게 되는 한계를 지닌다. 또한, k 군집 알고리즘이 지니고 있던 지역 최소점에 빠져 영상 분할에 있어 과분할을 야기하는 지역 최소점에 빠지게 되는 경향이 있다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 분할해야할 군집 선정에서 계산량을 고려하여 적응적으로 선택 가능할 수 있게 하는 히스토그램 기반의 알고리즘을 설계하여 적응적으로 선택 가능하게 하였다. 기존 알고리즘이 가지고 있었던 지역 최소점에 빠지지 않도록 방지하게 하여 결과 영상에서 객체 기반의 결과를 보여줄 수 있도록 설계 했다. 이 후 연결요소 알고리즘을 통해 과분할 요소를 제거했다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 객체 기반의 깊이 정보 결과를 보여 줄 뿐만 아니라, 벤치마크 방법에 비해 확률 랜드 인덱스, 분할 커버링 측면에서도 각각 벤치마크 방법에 비해 0.017, 0.051으로 향상된 결과치를 보여준다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권5호
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• pp.557-563
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• 2016

Most of the existing hand detection methods rely on the contour shape of hand after skin color segmentation. Such contour shape based computations, however, are not only susceptible to noise and other skin color segments but also inherently sequential and difficult to efficiently parallelize. In this paper, we implement and accelerate our in-house distance image based approach using CPU-GPU heterogeneous computing. Using emerging CPU-GPU heterogeneous computing technology, we achieved 5.0 times speed-up for $320{\times}240$ images, and 17.5 times for $640{\times}480$ images and our experiment demonstrates that our proposed distance image based hand detection is robust and fast, reaching up to 97.32% palm detection rate, 80.4% of which have more than 3 fingers detected on commodity processors.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.149-157
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• 2003

본 연구에서는 향후 지속적으로 제공되어질 고해상도 위성영상의 효율적인 대체 센서모델링을 위하여 SPOT-3호의 위성영상으로부터 대상영역에 영상분할을 실시하고 분할된 영상으로부터 분모항이 없는 RFM 즉, 3차 다항식 모델의 적용성을 고찰하였다. 대상영역 전체에 적용한 분모항이 있는 기존 RFM의 적합도와 비교한 결과, 평면오차는 3차 다항식 모델링 방법이 0.8m 정도 낮게 산출된 반면 표고오차는 기존의 RFM이 1.0m 정도 낮게 산출되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.634-640
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• 2018

본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.111-118
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• 2014

In tangible augmented reality (AR) environments, the user interacts with virtual objects by manipulating their physical counterparts, but he or she often encounters awkward situations in which his or her hands are occluded by the augmented virtual objects, which causes great difficulty in figuring out hand positions, and reduces both immersion and ease of interaction. To solve the problem of such hand occlusion, skin color information has been usefully exploited. In this paper, we propose an approach to simple and effective construction of a skin color map which is suitable for hand segmentation and tangible AR interaction. The basic idea used herein is to obtain hand images used in a target AR environment by simple image subtraction and to represent their color information by a convex polygonal map in the YCbCr color space. We experimentally found that the convex polygonal map is more accurate in representing skin color than a conventional rectangular map. After implementing a solution for resolving hand occlusion using the proposed skin color map construction, we showed its usefulness by applying it to virtual design evaluation of digital handheld products in a tangible AR environment.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3041-3043
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• 2000

GUI(graphical user interface) has been the dominant platform for HCI(human computer interaction). The GUI-based style of interaction has made computers simpler and easier to use. However GUI will not easily support the range of interaction necessary to meet users' needs that are natural, intuitive, and adaptive. In this paper we study an approach to track a hand in an image sequence and recognize it, in each video frame for replacing the mouse as a pointing device to virtual reality. An algorithm for real time processing is proposed by estimating of the position of the hand and segmentation, considering the orientation of motion and color distribution of hand region.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.147-153
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• 2020

기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.399-408
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• 2012

Hand gesture recognition is an important area of research in the field of Human Computer Interaction (HCI). The geometric attributes of the hand play an important role in hand shape reconstruction and gesture recognition. That said, fingertips are one of the important attributes for the detection of hand gestures and can provide valuable information from hand images. Many methods are available in scientific literature for fingertips detection with an open hand but very poor results are available for fingertips detection when the hand is closed. This paper presents a new method for the detection of fingertips in a closed hand using the corner detection method and an advanced edge detection algorithm. It is important to note that the skin color segmentation methodology did not work for fingertips detection in a closed hand. Thus the proposed method applied Gabor filter techniques for the detection of edges and then applied the corner detection algorithm for the detection of fingertips through the edges. To check the accuracy of the method, this method was tested on a vast number of images taken with a webcam. The method resulted in a higher accuracy rate of detections from the images. The method was further implemented on video for testing its validity on real time image capturing. These closed hand fingertips detection would help in controlling an electro-mechanical robotic hand via hand gesture in a natural way.