• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1121-1141
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• 2020

We propose a robust visual object tracking algorithm fusing a convolutional neural network tracker trained offline from a large number of video repositories and a color histogram based tracker to track objects for mixing immersive audio. Our algorithm addresses the problem of occlusion and large movements of the CNN based GOTURN generic object tracker. The key idea is the offline training of a binary classifier with the color histogram similarity values estimated via both trackers used in this method to opt appropriate tracker for target tracking and update both trackers with the predicted bounding box position of the target to continue tracking. Furthermore, a histogram similarity constraint is applied before updating the trackers to maximize the tracking accuracy. Finally, we compute the depth(z) of the target object by one of the prominent unsupervised monocular depth estimation algorithms to ensure the necessary 3D position of the tracked object to mix the immersive audio into that object. Our proposed algorithm demonstrates about 2% improved accuracy over the outperforming GOTURN algorithm in the existing VOT2014 tracking benchmark. Additionally, our tracker also works well to track multiple objects utilizing the concept of single object tracker but no demonstrations on any MOT benchmark.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.945-958
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• 2017

This paper proposes a novel method of reversible data hiding in JPEG images. After analyzing the JPEG features, we provide a new algorithm of selecting appropriate blocks and coefficients to carry secret messages. Instead of embedding data into the histogram of all coefficients, we propose a strategy of ordered embedding to hide data by histogram shifts in several rounds. On the recipient end, secret messages can be exactly extracted, and the original JPEG image can be losslessly recovered. Experimental results show that high embedding rate can be achieved with limited distortions. Most importantly, the marked JPEG file generated by the proposed method requires less storage size than state-of-the-art works.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.207-210
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• 2009

Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.967-970
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• 2014

이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.617-625
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• 2017

본 논문에서는 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉하는 효과적인 가역 데이터 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 이미지에 존재하는 지역적 유사성을 이용하여 픽셀 값을 정확하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)를 생성하였다. 스테고 이미지로부터 기밀 데이터를 추출하고 원본 커버 이미지를 손실 없이 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하면 기존의 APD 기법에 비하여 더 많은 기밀 데이터를 은닉할 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1357-1367
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• 2013

최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.371-376
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• 2018

시스템 보안기술에서 정보은닉분야는 일반적으로 많이 사용되는 콘텐츠를 매개체로 하며 정보를 삽입하는 기술들로 개발이 되어진다. 제안하는 기술은 기술적인 스테가노그라피기술로서 콘텐츠가 가진 신호 값들의 물리적/통계적 변화를 통해 일정 정보를 은닉하는 기술을 사용한다. 최근 가역 데이터 은닉 분야에서 히스토그램 시프팅에 기반 한 다양한 연구들이 있었다. 단일 피크 히스토그램 시프팅에서 다중 피크 히스토그램 기법 등의 적용으로 데이터 은닉의 용량은 점진적으로 증가하였다. 본 논문에서는 도약(Skipping)을 포함하는 히스토그램 시프트 방법을 채용하는 관점에서 은닉의 효과를 분석하고자 한다. 또한 은닉용량의 향상을 위한 범용적인 방법으로 다중 분기 데이터 은닉을 제안한다. 위의 제안은 수식을 이용한 예제로 증명이 되었으며 추가적인 향상 방안을 도출할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.23-28
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• 2009

히스토그램에 의한 객체 유형 인식 방법은 최근 들어 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 히스토그램 기반의 객체 추적이 칼라 모델을 사용하여 견실성을 개선하였지만 아직 충분히 견실하다고 할 수 없다. 이러한 단점을 보안하기 위하여 본 논문에서는 연속적인 프레임에서 히스토그램을 이용하여 객체를 표현하고 추적하는 방법을 제시하고자 한다. 자동차를 대상으로 실험한 결과 80m 거리 이내에서 신뢰성 있는 방법임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.30-39
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• 2014

본 논문에서는 예측영상을 생성하고 예측영상과 원본영상 사이의 차분영상의 히스토그램을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 예측영상의 예측성능을 향상시키기 위해 적응적으로 참조 픽셀을 선택하였다. 선택된 참조픽셀은 양선형 보간과 방향성 예측을 통해 나머지 픽셀들을 예측하는데 이용된다. 실험결과 PSNR의 증가와 많은 워터마크 삽입량을 확인할 수 있었다.