• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제15권2호
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• pp.61-65
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• 2016

Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.185-193
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• 2011

결핵은 환자를 미리 발견하여 치료함으로서, 질병의 전파를 차단하여 새로운 감염자가 발생을 최소화하고, 결핵을 조기에 예방 및 진단하는 것이 중요하다. 그러므로 현재 의학에서는 디지털 의료영상을 활용하여 질병진단의 보조 수단으로서 컴퓨터자동진단시스템이 응용되고 있다. 본 연구에서 주성분 분석(PCA)과 질감분석(Texture features)의 알고리즘을 이용하여 결핵의 질병을 자동으로 판별 및 인식하였으며, 그 기준에 따라 디지털 흉부 방사선영상에서 컴퓨터자동진단의 실용화를 위한 선행연구를 하였다. 실험결과는 주성분분석을 이용한 병변 인식률은 전문의의 질병에 대한 판독률보다 낮게 나타났지만, 질감분석의 인식률은 전문의 판독결과보다 높은 병변 인식률을 나타내었다. 그러므로 제안하는 알고리즘을 활용한 컴퓨터자동진단시스템은 임상의사에게 부가적인 보조 수단으로서 예비판독 단계의 정보를 제공하여 질병의 조기진단 및 예방이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.877-885
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• 2004

본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.942-947
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• 2003

An important signal processing problem in PVDF sensor is the restoration of surface information from electric sensing signals. The objectives of this research are to design a new texture sensing system and to develop a new signal processing algorithm for signals from the sensor to be tangibly displayed by tangible interface systems. The texture sensing system is designed to get surface information with high resolution and dynamic range. First, a PVDF sensor is made of piezoelectric polymer (polyvinylidene fluoride) strips molded in a silicon rubber and attached in a rigid cylinder body. The sensor is mounted to a scanning system for dynamic sensing. Secondly, a new signal processing algorithm is developed to restore surface information. The algorithm consists of the two-dimensional modeling of the sensor using an identification method and inverse filtering from sensing signals into estimated surface information. Finally the two-dimensional surface information can be experimentally reconstructed from sensing signals using the developed signal processing algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.1121-1139
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• 2015

In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.505-514
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• 2002

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징은 웨이블릿 변환 후 푸출된 형태 특징과 질감특징을 이용한다 추출된 특징 값들을 이용하여 영상들에 대한 학습패턴을 생성하고 신경망 분류기를 구성 한다. 신경망의 학습 알고리즘은 역전파 알고리즘을 사용한다. 가장 효과적인 질감특징을 선 택 하기 위한 실험에서는 대각 모멘트가 가장 높은 분류률을 보여 주었다. 배경을 제거 하고 대각 모멘트를 특징으로 사용하여 실험하였을 때, 30종류에서 각 10개씩 총 300개의 학습 데이터와300개의 테스트 데이터에 대하여 각각 72.3%와 67%의 정분류률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.994-1003
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• 2017

Ground-glass opacity nodules(GGNs) in chest CT images are associated with lung cancer, and have a different malignant rate depending on existence of solid component in the nodules. In this paper, we propose a method to classify pure GGNs and part-solid GGNs using multiview images and texture analysis in pulmonary GGNs with solid components of 5mm or smaller. We extracted 1521 features from the GGNs segmented from the chest CT images and classified the GGNs using a SVM classification model with selected features that classify pure GGNs and part-solid GGNs through a feature selection method. Our method showed 85% accuracy using the SVM classifier with the top 10 features selected in the multiview images.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-164
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• 2017

구면 파노라마 영상에서는 심한 구면 왜곡으로 인하여 기존의 평면 패턴의 탐색 방법인 SURF가 올바르게 작동되지 않는다. 평면 패턴은 구면 영상에서 왜곡되어 나타나므로 구면 파노라마 영상에서의 패턴 탐색 및 다른 텍스처로의 대치는 평면 영상의 경우와 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상을 큐브맵 영상으로 변환하고 구면 왜곡이 제거된 평면 영상에서 SURF를 사용하여 패턴을 탐색하고 해당 평면 텍스처를 대치한 후 다시 구면 파노라마 영상으로 변환하는 구면 파노라마 영상에서의 평면 대치 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1171-1179
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• 2021

본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.