• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.542-548
• /
• 2006

본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이 용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.533-535
• /
• 1999

자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.41-44
• /
• 2000

In this paper, we present an efficient face detection algorithm for locating vertical views of human faces in complex scenes. The algorithm models the distribution of human skin color in YCbCr color space and find various ace candidate regions. Face candidate regions are found by thresholding with predetermined thresholds. For each of these face candidate regions, The sobel edge operator is used to find edge regions. For each edge region, we used an ellipse detection algorithm which is similar to hough transform to refine the candidate region. Finally if a substantial number of he facial features (eye, mouth) are found successfully in the candidate region, we determine he ace candidate region as a face region. e show empirically that the presented algorithm an find the face region very well in the complex scenes.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.72-75
• /
• 2008

Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.28.1-28
• /
• 2001

An automatic face recognition(AFR) of individuals is a significant problem in the development of computer vision. An AFR consists of two major parts which are detection of face region and recognition process, and the overall performance of AFR is determined by each. In this paper, the face region is acquired using chromaticity space, but this face region is a simple rectangle which doesn´t consider the shape information. By applying deformable templates to the face region, we can locate the position of the eyes in images. With the face region and the eye location information, more precise face region can be extract from the image. Because processing time is critical in real-time system, we use simplified eye templates and the modified energy function for the efficiency. We can get a good detection performance in experiments.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권9C호
• /
• pp.546-554
• /
• 2011

적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권4호
• /
• pp.501-508
• /
• 2002

본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.59-68
• /
• 1999

본 논문에서는 뇌량의 형태정보와 통계적 특성을 이용한 중앙시상 두뇌자기공명영상의 뇌량자동인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 우선 뇌량의 통계적 특성에 일치하는 영역들을 추출하고 형태정보와 일치하는 영역을 검출한다. 이러한 형태정합을 위해 기존의 윤곽정합알고리즘 대신에 통계적인 특성을 적응적으로 변화시켜 형태정보와 일치하는 영역을 검출하는 방향성 창영역확장 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.198-201
• /
• 2009

본 논문에서는 명암 가중치를 적용한 반복 공간 모멘트를 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. CCD 카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 눈 영역을 찾기 전에 관심영역을 최소화하기 위하여 Haar-like feature를 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 그리고 주성분 분석의 고유 얼굴 기반인 고유 눈을 이용하여 눈 영역을 검출한다. 또한 눈 영역에서 가장 어두운 부분으로부터 눈의 특징 점을 찾고, 명암 가중치를 적용한 반복 수렴 공간 모멘트를 이용하여 정확한 눈동자 추적을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.47-52
• /
• 2007

기존 화소 기반 영역분할 방법은 주변 화소와 비교를 통하여 영역 분할을 수행하기 때문에 처리 시간이 길고, 영역 분할이 부정확한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 위성 영상을 효과적으로 영역 분할하기 위하여 영역 분할 및 합병 기법을 이용한 수정된 중심 연결 방법을 제안한다. 자신의 화소 값을 주변의 화소 값들과 비교하여 조건이 비슷할 경우 주변의 화소들을 합병하여 영역을 생성하는 방법으로 2방향으로만 주변 화소 값들과 비교를 수행하여 분할영역을 생성 및 합병한다. 실험결과 제안된 방법이 기존의 화소 기반 영역 분할 방법들보다 알고리즘이 간단하고 연산량이 작아 처리 시간이 짧으면서도 분할의 정확도가 우수한 영역기반 위성영상 영역분할 방법임을 알 수 있었다.