• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.85-96
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• 2020

It is important to extract salient object image and to solve the invariance problem for image recognition. In this paper we propose a new hybrid algorithm for invariance and improved classification performance in image recognition, whose algorithm is combined by FT(Frequency-tuned Salient Region Detection) algorithm, Guided filter, Zernike moments, and a simple artificial neural network (Multi-layer Perceptron). The conventional FT algorithm is used to extract initial salient object image, the guided filtering to preserve edge details, Zernike moments to solve invariance problem, and a classification to recognize the extracted image. For guided filtering, guided filter is used, and Multi-layer Perceptron which is a simple artificial neural networks is introduced for classification. Experimental results show that this algorithm can achieve a superior performance in the process of extracting salient object image and invariant moment feature. And the results show that the algorithm can also classifies the extracted object image with improved recognition rate.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.231-234
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• 2002

This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.291-295
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• 2008

본 논문은 비전 시스템을 통하여 입력되어 들어오는 회전된 물체를 보정하기 위해 사용하는 선 구조 분석 도구인 라돈변환의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상 간소화 방법을 제안한다. 먼저, 비전 시스템을 통하여 입력된 영상 내에서 불필요한 배경 부분을 제거하여 물체 영상을 추출한다. 다음, 추출된 물체 영상에 대하여 기울기를 고려하여 제한된 물체 영상만을 라돈 변환의 최종 입력 영상으로 추출한다. 마지막으로 최종 입력 영상에 대하여 라돈 변환을 사용하여 회전각을 추출한 후, 원 영상 내의 회전된 물체를 보정한다. 실험 결과, 제안한 방법은 처리 속도를 약 64% 향상시킬 수 있었고, 기억용량은 약 18% 줄일 수 있었으며, 선 검출율은 약 18%까지 향상시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.463-470
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• 2006

카메라를 통하여 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 정확한 객체의 움직임을 추출하고 고속 추적을 위하여 배경화면의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 정확하고 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 최소블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.318-324
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• 2017

본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.1019-1027
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• 2017

고해상도 위성영상의 활용이 가능해짐에 따라 다양한 분야에서 위성영상을 활용하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 광역의 위성영상에서 특정 형태를 갖는 오브젝트를 탐지해내는 내용기반의 자동화된 표적 탐색 시스템의 전처리 단계를 위해 수학적 모폴로지 방법을 이용하여 말발굽 형상의 오브젝트를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 촬영 지역 및 촬영 시기, 환경에 따라 영상 질의 차이가 심하고, 찾고자하는 표적의 에지가 선명하지 않은 위성영상에서도 쉽게 말발굽 형상의 오브젝트를 추출해내는 방법이다. 제안한 방법으로 말발굽 형상의 오브젝트를 빠르게 분류해냄으로써 다음 단계의 표적 탐지를 위해 탐색해야 할 영역의 수를 줄일 수 있으므로 시스템의 속도를 크게 향상 시킬 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.213-215
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• 2009

Using the object recognition processing on the captured images, we can inspect whether a packaging process is performed correctly in real time. So we realized the functions that acquire an image of each state of the packaging process using a camera, extract each object in the image, and inspect the packaging process using the extracted object data. In case an object shape is solid, for object search, a shape-based matching algorithm was used which searches the object utilizing the informations on the shape. In case an object shape is not solid, and Is flexible, gray-level difference of the pixels in the limited image region including the object was used to recognize the object.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.145-156
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• 2003

This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.5-7
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• 1996

We propose a triangulation method based on stereo vision angles. We setup stereo vision systems which extract the depth information to a moving object by detecting a moving object using difference image method and obtaining the depth information by the triangulation method based on stereo vision angles. The feature point of a moving object is used the geometrical center of the moving object, and the proposed vision system has the accuracy of 0.2mm in the range of 400mm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.453-456
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• 2003

Compared with other features of the image, color features are less sensitive to noise and background complication. Besides, this adding to object segmentation has more accuracy of image retrieval. This paper presents object segmentation and HAQ(Histogram Analysis and Quantization) algorithm approach to extract features(the object information and the characteristic colors) of an image. The empirical results shows that this method presents exactly spatial and color information of an image as image retrieval's feature.