• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.481-488
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• 2006

부공간 투영기술(subspace projection)을 이용한 얼굴인식기술의 성능은 이들 기저영상들(basis images)의 특징과 밀접한 관련이 있다. 특히 표정변화와 같은 국부적 왜곡이나 오클루전이 있는 경우의 인식성능은 기저영상들의 특징에 의해 영향을 받게 된다. 부공간 투영기반의 얼굴인식 방법이 오클루전이나 표정변화와 같은 국부적인 왜곡발생에 강인하려면 부분국부적 표현(part-based local representation)의 기저벡터를 갖는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국부적 왜곡과 오클루전에 강인한 효과적인 부분국부적 표현방법을 제안한다. 제안한 방법을 LS-ICA(locally salient ICA) 방법이라고 명명하였다. LS-ICA방법은 ICA 구조I의 기저영상을 구하는 과정에서 공간적인 국부성(locality)의 제약조건을 부과함으로써 부분국부적 기저영상(part-based local basis images)을 얻는 방법이다. 결과적으로 공간적으로 현저한 특징만을 포함하는 기저영상을 사용하게 되며, 이는 "Recognition by Parts"의 방법론과 유사하다. LS-ICA방법과 LNMF(Localized Non-negative Matrix Factorization)와 LFA(Local Feature Analysis)와 같은 기존의 부분 표현방법(part-based representation)들에 대해 다양한 얼굴영상 데이타베이스를 사용하여 실험한 결과, LS-ICA방법이 기존의 방법에 비하여 높은 인식성능을 보였으며, 특히 오클루전이나 국부적인 변형이 포함된 얼굴영상에서 뛰어난 인식성능을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제15권2호
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• pp.152-154
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• 2011

We propose a novel method which detects convex and concave corners using radial projection. The sum of two neighbors' differences at the local maxima or minima of the radial projection is compared with the angle threshold for detecting corners. In addition, the use of oriented bounding box trees and partial circles makes it possible to detect the corners of complex shapes. The experimental results show that the proposed method can separately detect the convex and concave corners, and that this method is scale invariant.

• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.30-38
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• 2012

Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제5권2호
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• pp.111-120
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• 1984

A new restoration method of chest X-ray image (dual project filter) was proposed to improve SNR (signal to noise ratio) characteristics. In this method, a priori information of system and anatomical structure and statistics of projected object are used in the design of filter. Dual projection filter varies its parameters, adapting to the local regions of chest(lungregion, mediasternum, subdiaphragm) and the structure of chest (bone, tissue, blood vessel, bronchia). The performance of Dual Projection Filter was 0.1-0.2dB better than Dual Sensor Wiener Filter, which was used for initial estimate of Dual Porjection Filter.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2108-2111
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• 2003

This paper introduces a new local feature extraction method and image matching method for the localization and classification of targets. Proposed method is based on the block-by-block projection associated with directional pattern of blocks. Each pattern has its own eigen-vertors called as CEBs(Classified Eigen-Blocks). Also proposed block-based image matching method is robust to translation and occlusion. Performance of proposed feature extraction and matching method is verified by the face localization and FLIR-vehicle-image classification test.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권2호
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• pp.113-118
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• 2015

An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.23-30
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• 2016

In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권12호
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• pp.641-655
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• 2007

컴퓨터 그래픽스를 비롯한 여러 응용 분야에서 3차원 다면체 모델에 대한 매개 변수화(parameterization) 기법이 중요하게 연구되어왔다. 매개 변수화에 대한 연구는 주로 3차원 다면체 모델을 2차원 평면으로 매핑 시켜주는 문제를 고려하는데, 이러한 매핑 과정에서 종종 다각형의 세밀한 형태를 제대로 표현하지 못하거나, 텍스처 매핑 등의 기법을 적용할 때 일부 왜곡이 발생하는 문제가 발생하고는 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 여러 가지 왜곡 처리 방법이 연구되었지만, 3차원 물체의 임의 영역에 대한 사각형 형태의 부분 매개 변수화(local parameterization)를 수행하기에는 종종 한계점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 투영 등위 집합이라고 하는 수학적 도구를 사용하여 3차원 다면체 모델의 특정 지역을 효과적으로 매개 변수화 해주는 기법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자가 지정한 임의의 영역에 대해 등간격의 곡선을 생성한 후, 이를 이용하여 사각형 형태의 영역에 대한 부분 매개 변수화 정보를 추출하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 새로운 부분 매개 변수화 기법에 대하여 자세히 설명한 후 실험 결과를 기술하도록 한다.

• 전산구조공학
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• 제11권1호
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• pp.261-274
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• 1998

본 연구에서는 무요소방법에 적응적 해석기법을 적용하기 위한 부분 및 전체오차의 평가기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가방법은 무요소방법에서 계산된 응력이 오차가 큰 영역에서 진동한다는 특성을 이용한 것으로 해석결과 얻어진 응력을 낮은 차수의 형상함수로 투사하는 후처리를 함으로써 가상진동모우드를 제거하고 이때 얻어진 투영응력과 원래의 응력을 비교하여 부분오차 및 전체오차를 구할 수 있다. 1차원 및 2차원 예제해석을 통하여 투영응력을 구할 때 가능한 한 작은 영향영역을 사용하는 것이 바람직하다는 것을 보였으며 이는 영향영역의 크기를 과도하게 설정할 경우 투영응력을 과대 평가할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가기법은 다른 무요소 방법에 적용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.401-410
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• 2021

판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.