• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.11-19
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• 2008

영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.81-87
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• 1999

비월주사방식의 TV 방송은 전송대역폭을 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 현재 방송표준에서 사용하고 있으며, MPEG-2와 같은 압축표준에서도 이를 지원하도록 되어있다. 본 논문에서는 이러한 비월주사방식을 사용하는 동영상의 화질개선을 위한 후처리기법으로 필드불일치 보정기법과 움직임열화를 제거하는 기법을 제안한다. 필드불일치 보정기법은 에지 분류를 기반으로하는 선형보간기법과 움직임을 추정하여 이를 보상하는 방법에 대해 설명한다. 선형보간을 위한 에지의 분류는 압축표준에서 가장 널리 사용되는 DCT의 계수를 이용함으로써 추가적인 계산과정 없이 단순히 계수의 비교만으로 이루어진다. 또한 움직임을 추정하여 이를 보상하는 방법은 움직임을 기반으로 하는 영상분할 기법을 적용하여 두 필드이 정보를 모두 이용하게 되므로 정보의 이용이라는 측면에서 매우 효율적이다. 동영상의 화질개선을 위한 움직임열화 제거기법은 제안되는 열화모델을 기반으로 공간적응적인 반복적 영상복원기법을 이용하여 화질개선 효과를 얻을 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.59-64
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• 2001

본 논문에서는 이동하는 스테레오 카메라의 폭주개산 운동에 의한 물체의 위치 추정을 위하여 제로 시차영역 분할법의 문제점을 해결하는 방법과 양안시차를 추출하는 알고리즘을 제안하고 비교 실험하였다. 기존에는 모든 소영역에 대한 임계치를 일정하게 하기 위하여 농도값의 변화가 심한 영역에서는 높은 임계치로 맞추었기 때문에 특징이 거의 없는 영역에 농도값의 변화가 거의 없게 되어 대응점이 잘못추출되었다. 그러나 본 논문에서는 소영역의 특징을 자기 상관에 의하여 평가하고 그 값에 비례한 임계치로 설정하였기 때문에 대응점이 거의 잘못 추출되지 않았으며, 양안시차를 고속으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2001

동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2515-2517
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• 2002

The process of character recognition goes through 5 steps; image acquisition, character region extraction, preprocessing, character region segmentation, character recognition. Therefore the final recognition rate of character recognition is directly affected by the performance of each step. This paper is a leading research for object recognition using image processing algorithm which is one of the field of study in computer vision. And this paper will suggest an algorithm to extract the portion of number chain, which is part of the research embodying a system to perceive the data of manufacture and the name of the producer on the wrapping of groceries. In addition, this can extract the number chain comparatively accurate without using many complex algorithm by diving and extracting the moving number region at the same time.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권5호
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• pp.68-74
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• 1998

Block-based interframe interpolation algorithms cause severe block effect because the algorithm interpolates the skipped frame by using block based motion vector. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that reduces the block effect in the interpolated frames. First, we propose an algorithm that obtains backward motion vector by using forward motion vector received from the transmitter. In order to predict well covered and uncovered region, backward motion vector is needed as well as forward motion vector. Second, we propose the algorithm which segments the motion boundary blocks into regions and obtains the motion vector of each region from candidates that consist of the motion vectors of neighbor blocks. This algorithm makes it possible that the moving object and the background, in spite of being in the same block, have different motion vectors from each other so that the block effect can be reduced. According to the results of simulation, the proposed algorithm is superior to conventional algorithm in subjective quality a swell as in objective quality.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.410-414
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.691-694
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• 2004

본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 효율적인 동영상 객체 분할 알고리즘을 제시한다. 제안된 동영상 객체 분할 알고리즘은 임계치 적용과 지역적 워터쉐드 알고리즘을 복합적으로 적용하였다. 첫째로 임계치 분할방법을 사용하여 초기 객체 마스크를 구성하였고 이러한 초기객체 마스크는 현재영상에서의 영역분할을 위한 입력으로 들어가게 된다. 최종적으로 지역적인 워터쉐드 분할방법을 초기 객체영역의 불명확한 지역에서만 다시 수행하여 최종적인 객체영역을 획득하여 기존 방식에 비해 분할시간을 줄였으며 분할성능을 높였다. 본 논문에서는 잡음환경에서 객체를 추출하기위해 복합적인 분할방식에 초점을 두었다. 이러한 복합적인 분할방법을 사용함으로써 객체 마스크 추출성능의 향상과 수행시간절약을 가져올 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.957-966
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• 2019

This paper studies a novel approach to natural gait cycles based gait recognition via kernel Fisher discriminant analysis (KFDA), which can effectively calculate the features from gait sequences and accelerate the recognition process. The proposed approach firstly extracts the gait silhouettes through moving object detection and segmentation from each gait videos. Secondly, gait energy images (GEIs) are calculated for each gait videos, and used as gait features. Thirdly, KFDA method is used to refine the extracted gait features, and low-dimensional feature vectors for each gait videos can be got. The last is the nearest neighbor classifier is applied to classify. The proposed method is evaluated on the CASIA and USF gait databases, and the results show that our proposed algorithm can get better recognition effect than other existing algorithms.