• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.208-214
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• 2021

최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.22-30
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 유관(duct )에 발생하는 유방종양을 Benign, DCIS(ductal carcinoma in situ) NOS (invasive ductal carcinoma)로 분류하기 위해 3가지 분류기 (classifier) 를 생성한 후, 비교 분석하였다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출 단계에서 세포핵의 기하학적 특징을 형태학적 특징을 추출하여 분류기를 생성하고 염색질 패턴의 내부적 변화를 나타내는 질감 특징을 추출하여 2가지 배율(100/400배)에서 2개의 분류기를 생성하였다. 400배 배율의 유방질환 영상에서 세포핵을 추출하여 핵의 형태학적 특징값인 핵의 면적, 둘레. 가로, 세로(장. 단축) 의 길이, 원형성의 비율을 구한 후 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기를 생생하고, 분류 정확도를 검증하였다. 100배 배율과 400배의 배율의 유방질환 영상에서 1, 2, 3, 4 단계(level)의 wavelet 변환를 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징(entropy Energy, Contrast, Homogeneity)를 추출하고, 이 특징값들을 조합하여 판변 분석에 의해 분류기를 생성한 후 분류 정확도를 검증하였다. 이 세 분류기를 비교 분석 하였을때 현민경 100배 배율의 영상을 3단계 wavelet 변환을 적용하고 질감 특징을 추출하여 생성한 분류기가 다른 두 분류기보다 유방 질환 Benign, DCIS; NOS를 분류하는데 더 나은 결과를 보였다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제2권1호
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• pp.7-9
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• 2015

Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.23-28
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• 2002

Among effective feature extraction methods from the small-patched image set, independent component analysis (ICA) is recently well known stochastic manner to find informative basis images. The ICA simultaneously learns both basis images and independent components using high order statistic manners, because that information underlying between pixels are sensitive to high-order statistic models. The topographic ICA model is adapted in our experiment. This paper deals with an unsupervised classification strategies using learned ICA basis images. The experimental result by proposed classification technique shows superior performance than classic texture analysis techniques for the panchromatic KOMPSAT imagery.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.180-191
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• 2002

본 논문은 MLP와 MultiCAMShift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 영상 내 문자 추출 방법을 제안한다. MLP를 이용한 텍스춰 분석기는 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대해 효과적으로 문자 확률 영상을 생성하며, 문자 확률 영상 상에서 수행되는 MultiCAMShift 알고리즘은 국소 탐색만으로 효율적으로 문자 영역을 추출할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.431-433
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• 2007

본 논문에서는 복잡한 영상, 특히 컨테이너 식별자가 속해 있는 영상에서의 문자영역을 추출하기 위하여 top-hat morphology 기법을 통해 획득된 텍스쳐 정보를 가로 및 세로 가중치를 가지는 클러스터링 기법을 이용하여 추출하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하고, 기존에 알려진 텍스쳐와 히스토그램을 이용하는 방법 등과 비교하여 그 성능이 향상됨을 확인한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.30-41
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• 2010

In this study we propose a new texture feature extraction method based on an estimation of the brightness and structural uniformity of CT images representing the important characteristics for emphysema recognition. The Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) is first used to combine gray level in order to describe the brightness uniformity characteristics of the CT image. Then the gradient orientation difference is proposed to generate another CS-LBP code combining with gray level to represent the structural uniformity characteristics of the CT image. The usage of the gray level, CS-LBP and gradient orientation differences enables the proposed method to extract rich and distinctive information from the CT images in multiple directions. Experimental results showed that the performance of the proposed method is more stable with respect to sensitivity and specificity when compared with the SGLDM, GLRLM and GLDM. The proposed method outperformed these three conventional methods (SGLDM, GLRLM, and GLDM) 7.85[%], 22.87[%], and 16.67[%] respectively, according to the diagnosis of average accuracy, demonstrated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.823-828
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• 2003

이 논문의 주요 목적은 내용을 기반으로 하는 이미지 검색에서 이미지 객체의 외형특징을 추출하는 방법을 제시하는 것이다. 대부분의 실질적인 객체들의 외형은 불규칙적이고, 이러한 객체를 수치화하기위한 일반적인 방법은 없다. 특히 전자 카타로그들은 상품들을 나타내는 많은 이미지를 포함하고 있다. 이 논문에서는 이미지 전체가 아닌 이미지내의 개별 객체들을 기반으로 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 왜냐하면 제시된 방법은 한 이미지내에서 RLC lines을 사용하여 각 객체들의 외형을 기반으로하는 방법을 사용하기 때문이다. 실험결과는 일반적으로 가장 많이 사용하는 특징인 Texture와 비교를 했고 제시된 외형을 나타내는 변수들이 전자카타로그의 이미지 객체들을 뚜렷하게 나타냈고, 보다 정확하게 객체들을 분류하고 구별하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권4호
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• pp.433-438
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• 1997

The freshness of apple was evaluated by characterizing the surface texture of flesh cells. The freshness index which was related to the amount of wrinkles on the cell surface was defined to quantify the freshness. Four parameters relevant to the amount of the cell wrinkles were selected and measured using image analysis including wrinkle extraction procedure and Fast Fourier Transform of a wrinkle-extracted image. Out of 4 parameters, three parameters had highly significant correlations with the time elapsed after harvest. But it was concluded that two parameters out of such 3 parameters could be used for description of freshness index.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.291-298
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• 2012

일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.