• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.333-336
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• 2002

This paper presents a new image segmentation method using fuzzy measures which reflect the local property of an image as well as the global property of an image An image is globally segmented into the crisp region and the ambiguous region in terms of the Index of fuzziness measured over all pixels of an image. The ambiguous region is luther partitioned into background and object in terms of the index of fuzziness computed over the set of neighboring pixels reflecting the local property most. From the experimental results, this method shows the effective ambiguity handling capability in segmenting an image.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.321-322
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• 2007

본 논문에서는 로봇과 인간의 인터액션을 위해 인간 몸의 실루엣 및 액티브 스켈레톤 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로 부터 얻어진 옷영역등의 정보에서 background subtraction를 이용한 adaptive fusion을 통해 추출된 인간 몸의 실루엣을 바탕으로 active contour와 가상 신체 모델인 skeleton model을 응용하여 작은 움직임에 보다 강한 active skeleton model을 이용하여 인간 몸의 특징 점 위치를 추출하는 방법을 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.400-403
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• 2003

This paper presents the signal processing of the panoramic thermal warning system that detects the small target such as aircraft and helicopter from afar. We develope the all round looking thermal imaging system which can scan all the way. This system acquires the panoramic images to reconstruct the IR images by revolving head of sensor typed line sensor at high speed. For detection, where the object of interest may be small, it is sometimes difficult to specify from object and background by conventional contrast enhancement methods. Therefore we use the adaptive plateau equalization algorithm each region to improve the contrast and make the hardware system which consists of the signal processing board for real-time display. We can verify the proposed method by the computer simulation and the hardware implementation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3177-3195
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• 2014

In many moving object detection problems of an aerial video, accurate and robust stabilization is of critical importance. In this paper, a novel accurate image alignment algorithm for aerial electronic image stabilization (EIS) is described. The feature points are first selected using optimal derivative filters based Harris detector, which can improve differentiation accuracy and obtain the precise coordinates of feature points. Then we choose the Delaunay Triangulation edges to find the matching pairs between feature points in overlapping images. The most "useful" matching points that belong to the background are used to find the global transformation parameters using the projective invariant. Finally, intentional motion of the camera is accumulated for correction by Sage-Husa adaptive filtering. Experiment results illustrate that the proposed algorithm is applied to the aerial captured video sequences with various dynamic scenes for performance demonstrations.

• 재활복지공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.133-138
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• 2014

본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.67-72
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• 2019

This paper proposes a computer vision-based banknote recognition system intended to assist the blind. This system is robust and fast in recognizing banknotes on videos recorded with a smartphone on real-life scenarios. To reduce the computation time and enable a robust recognition in cluttered environments, this study segments the banknote candidate area from the background utilizing a technique called Pixel-Based Adaptive Segmenter (PBAS). The Speeded-Up Robust Features (SURF) interest point detector is used, and SURF feature vectors are computed only when sufficient interest points are found. The proposed algorithm achieves a recognition accuracy of 98%, a 100% true recognition rate and a 0% false recognition rate. Although Korean banknotes are used as a working example, the proposed system can be applied to recognize other countries' banknotes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1464-1480
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• 2019

Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제27권1호
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• pp.37-55
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• 2023

In this paper we propose a new algorithm for detecting and counting flowers in a complex background based on digital images. The algorithm mainly includes the following parts: edge contour extraction of flowers, edge contour determination of overlapped flowers and flower counting. We use a contour detection technique in Computer Vision (CV) to extract the edge contours of flowers and propose an improved algorithm with a concave point detection technique to find accurate segmentation for overlapped flowers. In this process, we first use the polygon approximation to smooth edge contours and then adopt the second-order central moments to fit ellipse contours to determine whether edge contours overlap. To obtain accurate segmentation points, we calculate the curvature of each pixel point on the edge contours with an improved Curvature Scale Space (CSS) corner detector. Finally, we successively give three adaptive judgment criteria to detect and count flowers accurately and automatically. Both experimental results and the proposed evaluation indicators reveal that the proposed algorithm is more efficient for flower counting.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.116-125
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• 2007

본 논문에서는 군대 주둔지 교도소 전략적 산업구조물 등 중요한 지역의 보안을 위한 조명환경 적응적인 실시간 영상 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 밝은 환경에서 뿐만 아니라 객체 판별이 어려운 어두운 환경에서도 객체 추출이 추적이 가능하도록 구현하며 그 절차는 다음과 같다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상의 분포를 판별하여 전처리 여부를 판단하고 입력 영상이 어두워 객체 탐지가 어렵다고 판단되는 경우에는 Multi-scale Reinex Color Restoration (MSRCR) 과정을 거처 보정된 입력 영상을 얻는다. 두 번째 단계인 객체 정보 획득 과정에서는 정확한 객체의 추출을 위해 보정된 배경영상과 입력 영상과의 차영상을 이용하여 객체를 탐지하고 이진화 및 모폴로지 등 기본적인 영상처리 작업을 통하여 정확하게 객체를 추출한다. 마지막 단계에서는 추출된 객체의 중심점을 이용하여 좀 더 정확하게 객체를 추적할 수 있도록 한다. 실험 결과에서 제안하는 시스템은 어두운 환경에서 객체의 빠른 움직임에도 불구하고 효율적인 객체 탐지 및 추적을 수행한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.809-817
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• 2002

본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.