• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.11
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• pp.449-454
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• 2013

Recent, the number of consumers using home shopping are in increase. So, there have been a lot of effort to provide services that meet the consumer's eye level in each store. In particular, apparel stores have been conducted the research for virtual fitting room based on augmented reality technology that consumers can simulate in real time costumes that meet the tastes of consumers in online and offline market. In addition, some services has already progress. The general virtual fitting room simulator built the user interface based on OpenCV, augmented reality API, Kinect, and so on. But, it has the disadvantage that the equipment is expensive. In this paper, we have developed a 3D virtual fitting room simulator based on augmented reality technology using OpenCV and libsigc$^{++}$. This simulator can simulate easily in general home without any special equipment. This simulator is expected to be available very efficient in online and offline market as well as home shopping.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.3
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• pp.577-582
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• 2024

In 2007, the first domestic pet insurance policies were introduced, and by 2023, numerous insurance products had been developed. The pet insurance market has been expanding steadily. However, as of 2022, only 0.8% of all pet owners have subscribed to pet insurance. Pet owners hesitate to enroll in pet insurance due to expensive premiums, unclear coverage details, and strict enrollment criteria. This paper proposes a model capable of detecting pet eye diseases and predicting their health age. Initially, EfficientNet is employed to identify the pet's eye disease, while OpenCV is utilized to locate and measure the size of the disease, enabling the calculation of the pet's healthy age. By leveraging the calculated health age, the aim is to aid insurance companies in determining pet insurance premiums. This model can facilitate the calculation of reasonable pet insurance rates based on the pet's eye condition and health age. Ultimately, the objective is to implement a system capable of detecting pet eye conditions and predicting their health age.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.24 no.6
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• pp.161-170
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• 2024

With the technological advances, the humans have made so much progress in the ease of living and now incorporating the use of sight, motion, sound, speech etc. for various application and software controls. In this paper, we have explored the project in which gestures plays a very significant role in the project. The topic of gesture control which has been researched a lot and is just getting evolved every day. We see the usage of computer vision in this project. The main objective that we achieved in this project is controlling the computer settings with hand gestures using computer vision. In this project we are creating a module which acts a volume controlling program in which we use hand gestures to control the computer system volume. We have included the use of OpenCV. This module is used in the implementation of hand gestures in computer controls. The module in execution uses the web camera of the computer to record the images or videos and then processes them to find the needed information and then based on the input, performs the action on the volume settings if that computer. The program has the functionality of increasing and decreasing the volume of the computer. The setup needed for the program execution is a web camera to record the input images and videos which will be given by the user. The program will perform gesture recognition with the help of OpenCV and python and its libraries and them it will recognize or identify the specified human gestures and use them to perform or carry out the changes in the device setting. The objective is to adjust the volume of a computer device without the need for physical interaction using a mouse or keyboard. OpenCV, a widely utilized tool for image processing and computer vision applications in this domain, enjoys extensive popularity. The OpenCV community consists of over 47,000 individuals, and as of a survey conducted in 2020, the estimated number of downloads exceeds 18 million.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1189-1190
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• 2017

본 논문에서는 OpenCV에서 제공하는 라이브러리 중 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 이용하여 검침기 안에 문자들을 인식하는 방법을 제안하였다. 텍스트 이미지에서 인식률은 정확하였으나, 실제 검침기 사진에서 취약한 인식률을 보였다. 그러나 기계 학습을 통한 영상처리가 가능하다는 점과 정확성 있는 학습 데이터들만 확보가 된다면 매우 전망이 높은 분야일 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.21 no.2
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• pp.17-23
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• 2016

NUI is a motion interface. It uses the body of the user without the use of HID device such as a mouse and keyboard to control the device. In this paper, we use a Pi Camera and sensors connected to it with small embedded board Raspberry Pi. We are using the OpenCV algorithms optimized for image recognition and computer vision compared with traditional HID equipment and to implement a more human-friendly and intuitive interface NUI devices. comparison operation detects motion, it proposed a more advanced motion sensors and recognition systems fused connected to the Raspberry Pi.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.287-288
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• 2018

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.895-898
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• 2017

동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.364-368
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• 2018

In this paper, we use Faster R-CNN that is one of object detection algorithm and OpenCV that purposes computer vision, to implement the system that can detect danger when a vehicle attempts to change lanes into its own lane in videos of highway, national road, general road and etc. Also, the performance of implemented system is evaluated to prove that the performance is not bad.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.267-268
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• 2012

본 논문에서는 Google사의 Project glass를 이용한 피아노 연습 어플리케이션을 제안한다. 하지만 아직 이 기기는 발매되지 않았기 때문에 안드로이드 모바일에서 제작중이다. 사용자악보를 database로 간단하게 관리하고, OpenCV라이브러리를 통해 실제 피아노의 위치와 건반을 인식하고, 손가락의 위치 파악과 소리 인식을 통하여 서로 인식한 정보의 일치여부를 확인한다. 그리고 증강현실 기술을 이용하여 게임적인 요소를 추가시켜서 보다 쉽고, 재미있게 실제 피아노 연습을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 피아노 연주 연습하는 방식에서 IT기술을 접목시켜서, 교육과 기술발전에 기여할 수 있음을 보인다. 그리고 앞으로 영상처리 기술이 널리 사용될 것으로 예상되어 미리 기술을 학습하는 효과도 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.902-904
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• 2014

사람감지를 통한 영상녹화 시스템은 컴퓨터가 입력받은 영상으로부터 사람인 부분을 감지하고 녹화하는 시스템이다. 영상처리를 기반으로 한 사람감지 방법은 그 내용이 비교적 난해하고 학습량이 방대하기 때문에 관련 분야의 입문자들이 직접 구현하기에 어려움이 수반된다. 따라서 이 논문은 초보자들이 해당 분야에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해 공개 소스 컴퓨터 비전(OpenCV) 라이브러리의 사람 감지 API를 제공한다. 또한, 이를 이용해 웹캠을 통해 입력받은 영상에서 사람인 부분을 표시해주고, 녹화하는 시스템을 구현하였다.