• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1237-1239
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• 1996

3-D object recognition and restoration independent of the translation and rotation using an ultrasonic sensor array, neural networks and invariant moment are presented. Using invariant moment vectors on the acquired $16{\times}8$ pixel data, 3-D objects can be classified by SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks. Invariant moment vectors kept constant independent of the translation and rotation. The experiment result shows the suggested method can be applied to the environment recognition.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.37-43
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• 2004

The purpose of this study is to develop a practical image inspection system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from $30^{\circ}$ to $45^{\circ}$ simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspection system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automation when the image inspection system developed from this research is applied to the productive field.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.113-120
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• 2004

본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제2권6호
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• pp.156-161
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• 1997

Zernike moments have been one of the most commonly used feature vectors for recognizing rotated patterns due to its rotation invariant characteristics. In order to reduce its expensive computational cost, several methods have been proposed to lower the complexity. One of the methods proposed by mukundan and K. R. Ramakrishnan[1], however, is not rotation invariant. In this paper, we propose another method that not only reduces the computational cost but preserves the rotation invariant characteristics. In the experiment, we compare our method with others, in terms of computing time and the accuracy of moment feature at different rotational angle of an object in image.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-40
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• 2012

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.572-582
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• 2012

The discrete Gaussian-Hermite moment (DGHM) is a global feature representation method that can be applied to square images. We propose a modified DGHM (MDGHM) method and an MDGHM-based scale-invariant feature transform (MDGHM-SIFT) descriptor. In the MDGHM, we devise a movable mask to represent the local features of a non-square image. The complete set of non-square image features are then represented by the summation of all MDGHMs. We also propose to apply an accumulated MDGHM using multi-order derivatives to obtain distinguishable feature information in the third stage of the SIFT. Finally, we calculate an MDGHM-based magnitude and an MDGHM-based orientation using the accumulated MDGHM. We carry out experiments using the proposed method with six kinds of deformations. The results show that the proposed method can be applied to non-square images without any image truncation and that it significantly outperforms the matching accuracy of other SIFT algorithms.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권6호
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• pp.198-207
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• 1996

A PSRI (position, scale, and rotation invariant ) feature extraction and automatic target recognition system using a cooperative network and an MLP is proposed. We can extract position invarient features by obtaining the target center using the projection and the moment in preprocessing stage. The scale and rotation invariant features are extracted from the contour projection of the number of edge pixels on each of the concentric circles, which is input to the cooperative network. By extracting the representative PSRI features form the features and their differentiations using max-net and min-net, we can rdduce the number of input neurons of the MLP, and make the resulted automatic target recognition system less sensitive to input variances. Experiments are conduted on various complex images which are shifted, rotated, or scaled, and the results show that the proposed system is very efficient for PSRI feature extractions and automatic target recognitions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.205-208
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• 2010

본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.26-36
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• 2012

영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull's Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.181-189
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• 2004

본 논문은 전조등의 특징을 이용하여 야간에 측후방에서 다가오는 차량을 탐지하는 방법을 설명한다. 야간 차량의 전조등은 검은색 배경의 야간 도로 영상에서 측후방 차량을 탐지하기 위한 좋은 특징이다. 입력 영상은 임계값 처리기법에 의해 검은색 배경과 흰색 영역으로 이루어지는 이진 영상으로 변환되고, 모폴로지 연산 중 열림 연산을 이용하여 잡음을 제거한다. 분할된 흰색 영역들에 대해 기하학적 특징과 모멘트 특징을 이용하여 전조등의 특징량을 측정하고, 의사 결정 트리에 의해 전조등 후보로 적당한 대상체들을 분류한다. 대상체들간의 위상학적 관계를 분석하여 한 쌍의 전조등을 탈지함으로써 측후방 차량을 탐지한다. 실험 결과 전조등 특징을 이용한 야간 측후방 차량 탐지 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법은 야간 측후방 추돌경보시스템에 적용될 수 있으며, 향후에는 스테레오비전시스템을 사용하여 전조등 탐지 기반의 측후방 차량 거리 및 위치 측정에 관한 연구를 수행할 것이다.