• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.1002-1005
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• 2003

This paper presents a new template matching method for finding facial feature points. Instead of matching each template to its corresponding feature point separately the present method matches a set of element templates simultaneously. The set of templates can be placed on the space predefined by the geometrical characteristics of human faces. As a result, the search area for template matching is very small compared with a conventional method. This makes the presented method very robust and accurate. Experiment results show that the presented method results in good performance In various illuminance environments and poses.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.41-46
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• 2018

This paper proposes a new method for the number recognition on dot matrix LED display. The proposed method uses morphological processing that dilates dots of numbers and connects the dots into strokes. The size of numbers is normalized using horizontal projection because the gaps of dots are different according to the size of numbers. The numbers are segmented by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the segmented numbers. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various dot matrix LED displays. The results show that the proposed method is successful for the number recognition on dot matrix LED display.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.130-134
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• 2020

This paper proposes a new method for the digit recognition on a 7-segment display. The proposed method uses morphological processing that dilates segments of digits and connects them into strokes. The digits are extracted by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the extracted digits. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various 7-segment LED displays and 7-segment mono LCD displays. The results show that the proposed method is successful for the digit recognition on the 7-segment displays.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.112-115
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• 2020

Trump cards are used in variable games in households such as poker and blackjack. In many cases, it is able to be helpful to algorithmically identify the playing cards from camera views. In this paper, we provide an approach that detects and identifies the playing card using template matching scheme, and evaluate the results of the provided implementation. For ideal cases, the implemented system provides a 100% success rate for card identification correct. However, non-ideal case of perspective distortion is estimated with 70% success ratio. This work aims to evaluate the effectiveness of augmented reality user interface for an entertainment application like playing card games.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1119-1128
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• 2013

본 논문에서는 얼굴을 검출하고 GPU 기반으로 얼굴을 고속으로 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.92-94
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• 2008

In this paper we describe an approach for template based detection and tracking of objects by chamfer matching in real time video. Detecting and tracking of any objects is the key problem in computer vision. In our case we try for hand and head of human for detection and tracking by chamfer matching technique. Matching involves correlating the templates with the distance transformed scene and determining the locations where the mismatch is below a certain user defined threshold.

• 로봇학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.142-149
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• 2012

The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.372-378
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• 2003

얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LBA 등과 같은 mapping에 의한 기법과 템플리트 정합기법 모두 얼굴 영역의 회전, 이동, 표정, 그리고 조명조건의 변화에 민감한 특성을 가진다. 본 논문에서는, 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴영역검출기법을 도입하고 후처리 과정으로서 간단한 정합기법을 사용한 얼굴인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PCA와 LDA 기법에 비해 영상의 변화에 민감하지 않고 높은 인식률을 보장할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.166-169
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• 2017

현재 딥러닝을 이용한 연구들이 활발하게 이뤄지고 있고, 많은 분야에서 좋은 결과를 보여주고 있다. PCB(Printed Circuit Board) 기판 위에 실장 된 부품을 인식할 때 템플릿 매칭을 이용한 방식이 주를 이룬다. 하지만 템플릿 매칭은 모양과 방향, 밝기에 따라 여러 템플릿이 존재해야하고, 영상 전체를 탐색하여 매칭하기 때문에 수행시간이 오래 걸린다. 또한 인식률이 상당히 떨어지는 단점이 존재한다. 이로 인해 본 논문에서는 하나의 영상에서 여러 개의 물체를 분류할 때 사용하는 기계학습 방법 중 하나인 Faster-RCNN(Region-based Convolutional Neural Networks)을 이용하여 PCB 부품들을 인식하는 방식을 사용하였으며, 이 방법은 템플릿 매칭 방식보다 수행시간과 인식 면에서 더욱 좋은 성능을 보여준다.