• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.121-123
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• 2021

영상처리는 인공지능과 스마트팩토리, IoT 산업 등 4차 산업혁명의 중요한 분야에서 다양한 형태로 사용되고 있다. 특히 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 스위칭 퍼지 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크의 표준편차에 저주파 영역과 고주파 영역을 구분하여 퍼지 함수를 스위칭하였으며, 퍼지 가중치에 따라 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 개선된 결과를 보였으며, 고주파 성분이 강하게 나타나는 영역에서 우수한 특성을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.207-214
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• 2010

본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2018

얼굴인식, 홍채인식과 같은 생체보안 분야에서 눈, 코, 입술 등 얼굴특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 본 논문은 초고속(faster) R-CNN을 이용하여 얼굴영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하였다. 초고속 R-CNN은 딥러닝을 이용한 물체검출 방법으로 기존의 특징기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 콘볼루션, 선형정류과정, max pooling과정을 차례로 적용하여 특징맵을 추출하고 이로부터 제안영역(region proposal)을 검출하는 RPN(region proposal network)을 학습한다. 그리고 제안영역과 특징맵을 이용하여 눈 및 입술 검출기(detector)를 학습한다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 남녀한국인 얼굴영상 800장으로 실험하였다. 학습을 위해 480장을 이용했으며 테스트용으로 320장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 눈 및 입술영역 검출의 평균정확도는 50 에포치일 때 각각 97.7%, 91.0%를 얻을 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.275-282
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• 2013

의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1046-1051
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영상에서 객체 영역을 인식하는 새로운 필터링 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 객체 기반 영상검색 방법을 비교 분석한다. 기존의 방법은 특징벡터를 웨이브릿 변환 영상의 부대역 전체에서 추출하기 때문에 불필요한 배경정보가 포함됨으로써 검색효율이 감소하였다. 그러나 제안한 방법은 객체영역에서 특징벡터를 추출하므로 더욱 정확한 정보가 추출될 뿐 아니라, 불필요한 배경정보를 제거함으로써 검색효율을 향상시키며, 객체의 위치나 크기에 상관없이 검색효율을 일정하게 유지한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.374-380
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• 2019

컨테이너 표면에는 화물의 위험성을 표시하기 위해 다양한 플래카드를 부착한다. 위험물이 적재된 컨테이너의 경우 일반 컨테이너와 별도로 관리되는 등 그 처리에 주의가 필요하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 플래카드 자동 인식의 전단계로 컨테이너 영상에서 플래카드 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 플래카드는 종류가 다양하지만 모두 다이아몬드 형태를 가지고 있다는 점은 인식에서 장점이 될 수 있지만, 컨테이너 표면이 평면이 아니어서 플래카드 영상이 다양하게 변형될 수 있다는 점은 인식에서 단점이라고 할 수 있다. 제안하는 방법을 실제 영상에 적용하였을 때 유형 2 오류(false negative error)는 발생하지 않았다. 또한, 관심 영역 추출을 위해 추출하고자 하는 대상의 형태적인 특징과 기본적인 이미지 연산만을 사용하였으므로 다양한 형태 기반의 관심 영역 추출에 적용될 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.62-78
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• 2002

본 논문에서는 인간의 행동을 컴퓨터에게 인식시켜 가상의 공간에 존재하는 에이전트(agent)들과 상호 작용이 가능한 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 크게 행동을 인식하는 인식 시스템과 인식 정보를 통해 미리 구성한 가상 공간에 존재하는 여러 에이전트간의 상호 작용을 하는 시스템으로 구성되어있다. 인식 시스템은 동작자의 연속적인 행동을 CCD카메라로부터 입력받아 각각의 프레임에 대해 머리와 손의 특징을 추출한다. 그리고, 추출된 정보를 연속적인 시간의 흐름에 대해 해석을 한 후, 동작을 인식한다. 상호 작용 시스템을 위해 동작자의 분신인 아바타(avatar), 자율적으로 행동하는 퍼피(puppy), 그리고 비자율적인 객체인 탁자, 문, 창문, 공과 같은 이동이 가능한 오브젝트(object)들이 존재하는 가상 공간을 구현하였다. 인식된 동작은 상호 작용 시스템을 통해 가상 공간의 아바타에게 전달이 된다. 아바타의 동작 천이는 상태 천이도를 바탕으로 이루어진다. 상태 천이도는 각각의 동작이 노드로 정의되고, 그 노드들을 종속적으로 연결한 그래프로 구성된다. 아바타는 문과 창문을 여닫고, 오브젝트를 잡거나 이동할 수 있다. 또 퍼피에게 명령을 내리거나 퍼피의 동작에 대한 응답을 할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.795-800
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• 2016

이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.