• Annual Conference of KIPS
• /
• 2004.11a
• /
• pp.911-914
• /
• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.11a
• /
• pp.641-644
• /
• 2002

얼굴 특징점 추출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문에서는 PC 카메라 및 주민등록증에 있는 사진을 스캔하여 얼굴 특징점을 정확하고 빠른 계산 시간안에 찾을 수 있는 새로운 방법을 제시한다. RGB 색공간을 YUV로 변환하여 Y성분을 히스토그램 균등화 시켜 휘도에 관계없이 얼굴 피부색을 추출한 후 YUV의 V성분을 변형한 V'성분을 이용하여 얼굴의 특징점을 찾는 방법이다. 실험결과 주민등록증 사진과 PC 카메라에서 입력 받은 얼굴 영상이 오류 없이 추출됨이 관찰되었다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2001.10a
• /
• pp.759-762
• /
• 2001

주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2003.05a
• /
• pp.551-554
• /
• 2003

본 논문은 얼굴 인식을 위한 전 처리 기술인 통계적인 색 정보를 이용한 얼굴영역 추출 방법에 대해서 제안한다. 얼굴 영역 추출은 방향성에 무관하고 빠르게 선택 될 수 있는 색상정보 즉, 사람의 피부색을 이용한다. 처리과정은 RGB 색 공간을 HSI로 변환하여 영상의 휘도 성분을 정규화하고 노이즈를 제거하기 위해 가우시안 필터를 이용하여 평활화 과정을 수행한다. 이와 같이 처리된 영상을 통해 피부색을 검출하여 피부색에 해당되는 화소값이 가장 큰 군락을 형성하고 있는 부분을 얼굴영역으로 인지하고 이를 근거로 영역을 추출한다. 제안된 방법을 통해 실험한 결과 얼굴인식에 적합한 얼굴 영역을 추출해 내었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2003.06a
• /
• pp.90-93
• /
• 2003

본 논문에서는 watershed segmentation을 이용해서 특정한 영역의 윤곽선정보를 바탕으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 일반적인 영역추출방법에는 폐곡선을 이용한 영역추출방법, snake라 불리는 에너지 최소화를 이용한 active contour 방법 등 여러 가지가 있다. 특히 이러한 방법에는 연산시간이 많이 걸린다는 단점이 있는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 canny edge detector를 사용하여 윤곽선 정보를 추출하고, watershed segmentation으로 영상을 분할한 후 윤곽선 정보를 이용해서 특정 영상의 영역에 대한 부분을 병합하여 추출하는 방법을 사용하였다. 제안하는 방법으로 기존의 추출 방법중의 하나인 levelset과 비교 실험한 결과 거의 동일한 영상의 결과를 얻을 수 있었으며 연산시간을 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.422-424
• /
• 2000

건축도면의 영역정보추출은 도면의 유지 및 보수에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 건축도면이 일반적으로 폐 영역으로 구성되어 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 이들 폐 영역을 추출한 뒤 폐 영역이 갖는 정보를 이용해 치수 인식에 응용하는 방안을 제안한다. 제안한 방법의 특징은, 전처리 과정에서 세선화 과정을 처리하지 않아 픽셀이 갖는 중요 데이터를 보존하며 처리한다는 점이다. 또한 제안한 방법은, 실제 도면의 크기와 도면을 구성하는 픽셀 수의 비례를 이용하므로, 건축도면의 인식에 있어 중요 요소인 수치의 오인식에 대한 확인 및 교정이 가능하다는 장점이 있다. 제안한 방법에 대한 성능 평가로는, 정부에서 제공하는 농어촌주책 표준설계도서를 입력 영상으로 하여 제안한 방법을 적용하여 영역에서 추출한 픽셀 정보와 실제 건축도면에서의 치수를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.449-451
• /
• 2000

본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 시스템을 제작하기 위하여 필수적으로 선행되어야 하는 이미지의 영역구분에 대한 새로운 방법인 경계값을 이용한 영역추출 방법을 소개한다. 빠르고 정확한 이미지 검색엔진을 구현하기 위하여 질의의 결과가 될 이미지들은 전처리기에 의하여 모든 영역을 추출한 뒤 각각의 영역에 따른 특성(feature)를 저장하고 있어야 한다. 정확한 질의 결과를 얻기 위하여는 정확히 영역을 추출할 수 있고 그 특성도 추출할 수 있는 전처리기를 사용하여야 한다. 또한 정확도만을 중시하여 너무 복잡한 알고리즘을 사용한다면 그 또한 실용적이지 못하게 된다. 경계값을 이용한 영역추출 방법은 이미지의 각 점에 대한 경계값(edge value)을 이용하여 그 경계값이 작은 점으로부터 시작하여 경계값이 큰 점들을 병합해 가면서 인접한 영역간의 크기, 색상 등을 고려하여 각각의 영역을 구분해 낸다. 이 방법의 가장 큰 특징은 텍스쳐(texture)를 제외한 일반적인 영역뿐 아니라 텍스쳐 포함하는 영역도 추출할 수 있는 점과 빠른 처리 속도에 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.601-603
• /
• 2003

최근에 차량수의 증가로 인하여 교통량이 증가하고 그로 인하여 ITS(Intelligent Transport System)에 대한 관심이 증가하게 되었다. 그 중에서도 LPR system(License Plate Recognition system)은 ITS에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 차량의 번호를 인식하기 위해 선행되어야 하는 과정인 대상 차량의 번호판 영역을 추출하고 구성 숫자들을 분리하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 차량의 번호판 영역을 찾는 부분과 번호판의 숫자를 분리하는 부분으로 구성이 되어 있다. 먼저 입력 영상에서 gradient를 구하게 된다. 구해진 gradient에서 차량의 구조와 transition의 횟수를 조사를 통해서 번호판 영역을 찾게 된다. 찾아진 번호판 영역에서 adaptive threshold를 적용하여 숫자들을 분리하게 된다. 실내 주차장 환경에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 수행하고 그 결과를 정리하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.172-180
• /
• 2003

In this paper, we propose fast and precise extracting & tracking algorithm based on general camera and frame grabber for facial motion capture animation. Proposed algorithm consists of two steps. extracting and tracking. The former is to separate multiple markers from input image using region merging based on neural networks. The latter Is to track extracted multiple markers at each frame using tracking algorithm based on neural networks. In the experiment, we could remove noise and reduce processing time in the step of extraction. In addition, we could have good tracking results in the low frame rates.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
• /
• v.1993 no.11
• /
• pp.27-30
• /
• 1993

Information about retinal blood vessels can be used in grading disease severity or as part of the process of automated diagnosis of diseases with ocular menifestations. In this paper, we address the problem of detecting retinal blood vessels and optic disk (papilla) in Eye-fundus images. We introduce an algorithm for feature extraction based on Fuzzy festering(FCM). The results ore compared to those obtained with other methods. The automatic detection of retinal blood vessels and optic disk in the Eye-fundus images could help physicians in diagnosing ocular diseases.