• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5006-5022
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• 2017

Effect and robust detection of targets in infrared images has crucial meaning for many applications, such as infrared guidance, early warning, and video surveillance. However, it is not an easy task due to the special characteristics of the infrared images, in which the background clutters are severe and the targets are weak. The recent literature demonstrates that sparse representation can help handle the detection problem, however, the detection performance should be improved. To this end, in this text, a hybrid method based on local sparse representation and contrast is proposed, which can effectively and robustly detect the infrared targets. First, a residual image is calculated based on local sparse representation for the original image, in which the target can be effectively highlighted. Then, a local contrast based method is adopted to compute the target prediction image, in which the background clutters can be highly suppressed. Subsequently, the residual image and the target prediction image are combined together adaptively so as to accurately and robustly locate the targets. Based on a set of comprehensive experiments, our algorithm has demonstrated better performance than other existing alternatives.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권1호
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• pp.115-121
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• 1995

최근 지리정보시스템의 여러 지질학적 응용 중에서 광물탐사를 위한 격자형 자료의 공간적 통합론에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 보통 확률, 통계적 배경을 갖는 목표유도형방법과 구분되는 자료유도형 방법의 예로서 Dempster-Shafer의 이론과 퍼지이론의 이론적 배경을 자료재표현의 원리와 자료통합논리에 입각하여 설명하고자 한다. 기존의 지질, 지화학 및 물리탐사정보를 이용한 시해 연구에서 위의 두 이론은 광물탐사문제에 상당히 유용한 결정보조 정보를 제공하는 것으로 입증되고 있으며, 본 연구에서 논의된 몇 가지 관련 사항들은 이 이론들의 보다 적절한 실제 적용 및 해석에 도움이 될 것으로 생각된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.699-707
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• 2015

Although digit character recognition has got a significant improvement in recent years, it is still challenging to achieve satisfied result if the data contains an amount of distracting factors. This paper proposes a novel digit character recognition approach using a multi-layer hierarchical model, Hybrid Restricted Boltzmann Machines (HRBMs), which allows the learning architecture to be robust to background distracting factors. The insight behind the proposed model is that useful high-level features appear more frequently than distracting factors during learning, thus the high-level features can be decompose into hybrid hierarchical structures by using only small label information. In order to extract robust and compact features, a stochastic 0-1 layer is employed, which enables the model's hidden nodes to independently capture the useful character features during training. Experiments on the variations of Mixed National Institute of Standards and Technology (MNIST) dataset show that improvements of the multi-layer hierarchical model can be achieved by the proposed method. Finally, the paper shows the proposed technique which is used in a real-world application, where it is able to identify digit characters under various complex background images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6043-6062
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• 2019

Low-rank matrix decomposition has shown its capability in many applications such as image in-painting, de-noising, background reconstruction and defect detection etc. In this paper, we consider the texture background of rail track images and the sparse foreground of the defects to construct a low-rank matrix decomposition model with block sparsity for defect inspection of rail tracks, which jointly minimizes the nuclear norm and the 2-1 norm. Similar to ADM, an alternative method is proposed in this study to solve the optimization problem. After image decomposition, the defect areas in the resulting low-rank image will form dark stripes that horizontally cross the entire image, indicating the preciselocations of the defects. Finally, a two-stage defect extraction method is proposed to locate the defect areas. The experimental results of the two datasets show that our algorithm achieved better performance compared with other methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.13-19
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• 2022

동영상 객체 분할(VOS) 기술은 연속된 레이블링 데이터를 필요로 하며, 현재 공개된 데이터셋으로 훈련된 VOS방법은 그 성능이 제한된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 간단하면서도 효과적인 동영상 데이터 증강 기술들을 제안한다. 첫번째 증강 기술은 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 다른 영상의 배경으로 대체하는 기법이고, 두번째 기술은 학습될 동영상 데이터의 순서를 무작위 확률로 뒤집어 역 재생되는 영상을 학습시키는 기법이다. 두 증강 기술은 객체 분할 시 배경 정보에 강인한 추정을 가능하게 하였고, 추가 데이터 없이 기존 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 월간산업보건
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• 통권101호
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• pp.2-2
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• 1996

1996년 4월 24일 Madrid에서 열린 산업안전보건에 관하여 관련있는 국제 조직과 국제회의의 비공식화합에서 배부된 자료인 Background Information(VI)는 1995년 4월 ILO/WHO 합동위원회가 산업보건의 새로운 정의를 채택한 것을 다음과 같이 소개하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.778-786
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• 2002

장면 경계 검출은 비디오 데이타에서 의미적인 구조를 이해하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 장면 경계 검출은 의미적인 일관성을 갖는 장면을 추출하여야 하므로 셧 경계 검출에 비해 매우 까다로운 작업이다. 본 논문에서는 비디오 데이타에 존재하는 의미적인 정보를 사용하기 위해 비디오 셧의 지역 및 전역 컨텍스트 정보를 추출하여 이를 바탕으로 장면 경계를 검출하는 방식을 제안한다. 비디오 셧의 지역 컨텍스트 정보는 셧 자체에 존재하는 컨텍스트 정보로서 전경 객체(foreground object), 배경(background) 및 움직임 정보들로 정의한다. 전역 컨텍스트 정보는 주어진 비디오 셧이 주위에 존재하는 다른 비디오 셧들과의 관계로부터 발생하는 다양한 컨텍스트로서 셧들간의 유사성, 상호 작용 및 셧들의 지속 시간 패턴으로 정의한다. 이런 컨텍스트 정보를 바탕으로 연결 작업, 연결 검증 작업 및 조정 작업등의 3단계 과정을 거쳐 장면을 검출한다. 제안된 방식을 TV 드라마 및 영화에 적용하여 80% 이상의 검출 정확도를 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.161-166
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• 2012

본 논문은 미군이 수행중인 미래전투 환경과, 네트워크 중심의 현대화 전쟁 배경 하에, 정보보증 이슈를 중심으로 정보보증 정책 및 로드맵에 대해 연구 분석하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.139-142
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• 2001

This paper presents a highly fast and accurate facial region extraction method by using the skin-color-reference map and motion information. First, we construct the robust skin-color-reference map and eliminate the background in image by this map. Additionally, we use the motion information for accurate and fast detection of facial region in image sequences. Then we further apply region growing in the remaining areas with the aid of proposed criteria. The simulation results show the improvement in execution time and accurate detection.