• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2547-2567
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• 2021

It has been widely acknowledged that occlusion impairments adversely distress many face recognition algorithms' performance. Therefore, it is crucial to solving the problem of face image occlusion in face recognition. To solve the image occlusion problem in face recognition, this paper aims to automatically de-occlude the human face majority or discriminative regions to improve face recognition performance. To achieve this, we decompose the generative process into two key stages and employ a separate generative adversarial network (GAN)-based network in both stages. The first stage generates an initial coarse face image without an occlusion mask. The second stage refines the result from the first stage by forcing it closer to real face images or ground truth. To increase the performance and minimize the artifacts in the generated result, a new refine loss (e.g., reconstruction loss, perceptual loss, and adversarial loss) is used to determine all differences between the generated de-occluded face image and ground truth. Furthermore, we build occluded face images and corresponding occlusion-free face images dataset. We trained our model on this new dataset and later tested it on real-world face images. The experiment results (qualitative and quantitative) and the comparative study confirm the robustness and effectiveness of the proposed work in removing challenging occlusion masks with various structures, sizes, shapes, types, and positions.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.122-126
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• 2023

An unexpected occlusion in a real life, not in a laboratory, can be more fatal to neural networks than expected. In addition, it is virtually impossible to create a network that learns all the environmental changes as well as occlusions. Therefore, we propose an alternative approach in which the architecture and number of parameters remain unchanged while adapting to occlusion circumstances. Learning method with the term Conversion Learning classifies them more robustly by converting the weights from various occlusion situations. The experiments on MNIST dataset showed a 3.07 [%p] performance improvement over the baseline CNN model in a situation where most objects are occluded and unknowing what occlusion will appear in advance. The experimental results suggest that Conversion Learning is an efficient method to respond to environmental changes such as occluded images.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.225-226
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• 2010

The problem in orthoimage generation is to recover occlusion areas. In this study, occlusion areas - double mapping regions of the building roofs - were mutually corrected by using multiple images. The proposed method could be efficient for generating true orthoimages in urban areas.

• 센서학회지
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• 제24권1호
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• pp.54-61
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• 2015

In recent years, there has been increasing use of automatic surveillance and monitoring systems based on vision sensors. Humans are often the most important target in the systems, but processing human images is difficult due to the small sizes and flexible motions. Particularly, occlusion among pedestrians in camera images brings practical problems. In this paper, we propose a novel method to separate image regions of occluded pedestrians. A camera equipped with a wide angle lens is attached to the ceiling of a building corridor for sensing pedestrians with a wide field of view. The output images of the camera are processed for the human detection, tracking, identification, distortion correction, and occlusion handling. We resolve the occlusion problem adaptively depending on the angles and positions of their heads. Experimental results showed that the proposed method is more efficient and accurate compared with existing methods.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.904-911
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• 2022

Occlusion is one of the most challenging problems for computer vision-based construction monitoring. Due to the intrinsic dynamics of construction scenes, vision-based technologies inevitably suffer from occlusions. Previous researchers have proposed the occlusion handling methods by leveraging the prior information from the sequential images. However, these methods cannot be employed for construction object detection in non-sequential images. As an alternative occlusion handling method, this study proposes a data augmentation-based framework that can enhance the detection performance under occlusions. The proposed approach is specially designed for rebar occlusions, the distinctive type of occlusions frequently happen during construction worker detection. In the proposed method, the artificial rebars are synthetically generated to emulate possible rebar occlusions in construction sites. In this regard, the proposed method enables the model to train a variety of occluded images, thereby improving the detection performance without requiring sequential information. The effectiveness of the proposed method is validated by showing that the proposed method outperforms the baseline model without augmentation. The outcomes demonstrate the great potential of the data augmentation techniques for occlusion handling that can be readily applied to typical object detectors without changing their model architecture.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.200-205
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• 2006

본 논문은 치아의 전치교합(anterior occlusion)과 후치교합(posterior occlusion) 상태에서 획득된 치아 영상에 대하여 BMME와 LDA에 기반한 개인 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 전치교합과 후치교합 상태의 치아 영상에서 치아 영역 추출, BMME, 패턴 인식 과정으로 구성된다. 이들 두 치아교합은 영상에서 일관된 자세의 치아 영상을 얻을 수 있도록 하며, BMME는 패턴 인식 과정에서 정합 오차를 줄이도록 해 준다. 치아는 딱딱하므로 치아영상을 사용하면 영상 획득 시 변형되지 않기 때문에 유용하다. 제안된 방법은 20명을 대상으로 개인 인증을 위한 치아인식 실험에서 성공적이었으며, 멀티 모달(multi-modal) 인증 시스템에 기여할 수 있음을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권6호
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• pp.633-641
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• 2008

본 논문은 에피폴라기하를 이용하여 신속하게 폐색지역을 탐지하고 유사한 패턴을 자동으로 찾아 폐색지역을 복원하여 정밀 정사투영영상을 자동적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 기존에는 건물에 대한 부가적인 정보를 이용하여 영상의 폐색지역을 탐지하였지만, 본 논문에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM 정보만을 이용하여 폐색지역을 자동으로 탐지하고 탐지된 폐색지역에 대한 복원은 우선적으로 중복된 영상을 사용하여 복원을 수행한 후, K-평균 군집화 알고리즘을 사용하여 대표 패턴을 찾아 폐색지역을 완벽하게 복원한다. 이 때, 중복된 영상의 동일한 지역을 자동으로 빠르게 탐지하기 위해 에피폴라 알고리즘을 사용한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.131-139
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• 2006

중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.49-55
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권1호
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• pp.57-63
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• 2016

In generally, the resolution of reconstructed three-dimensional images can be seriously degraded by undesired occlusions in the integral imaging system, because the undesired information of the occlusion overlap the three-dimensional images to be reconstructed. To solve the problem of the undesired occlusion, we present an exemplar-based image restoration method in integral imaging system. In the proposed method, a minimum spanning tree-based stereo matching method is used to remove the region of undesired occlusions in each elemental image. After that, the removed occlusion region of each elemental images are re-established by using the exemplar-based image restoration method. For further improve the performance of the image restoration, the structure tensor is used to solve the filling error cause by discontinuous structures. Finally, the resolution enhanced three-dimensional images are reconstructed by using the restored elemental images. The preliminary experiments are presented to demonstrate the feasibility of the proposed method.