• Title/Summary/Keyword: color edge histogram

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내용기반 화상검색 시스템의 화상 특징 추출을 위한 PC-Cluster의 설계 및 구현 (Design & Implementation of a PC-Cluster for Image Feature Extraction of a Content-Based Image Retrieval System)

  • 김영균;오길호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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    • pp.700-702
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    • 2004
  • 본 논문에서는 내용 기반의 화상 검색 시스템을 위한 화상 특징 추출을 고속으로 수행하기 위하여 TCP/IP 프로토콜을 사용하는 LAN 환경에서 유휴(Idle) PC들을 사용한 PC 클러스터에 관해 연구하였다. 실험에 사용한 화상 특징(Image feature)으로서는 칼라의 응집도를 사용하는 CCV(Color Coherence Vector), 화상의 엔트로피를 정량화한 PIM(Picture Information Measure), Gaussian-Laplacian 에지 검출 연산을 사용한 SEV(Spatial Edge Histogram Vector)로서 이들을 추출하기 위한 Task를 Master rude에서 Slave rude들로 전송하고, 연산에 사용 될 화상 데이터를 전송한 후 연산을 수행하고 결과를 다시 Master node로 전송하는 전통적인 Task-Farming형태의 PC Cluster를 구성하였다. 연산에 참여하는 클러스터 노드의 개수를 증가시키며 Task와 화상데이터를 전송하여 이에 따른 연산시간을 측정하고 비교하였다. 실험 결과는 유휴 PC들로 구성된 PC클러스터를 이용한 효율적인 내용기반의 화상 검색 시스템을 구성하기 위해 활용이 가능하다.

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Accurate Location Identification by Landmark Recognition

  • Jian, Hou;Tat-Seng, Chua
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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    • pp.164-169
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    • 2009
  • As one of the most interesting scenes, landmarks constitute a large percentage of the vast amount of scene images available on the web. On the other hand, a specific "landmark" usually has some characteristics that distinguish it from surrounding scenes and other landmarks. These two observations make the task of accurately estimating geographic information from a landmark image necessary and feasible. In this paper, we propose a method to identify landmark location by means of landmark recognition in view of significant viewpoint, illumination and temporal variations. We use GPS-based clustering to form groups for different landmarks in the image dataset. The images in each group rather fully express the possible views of the corresponding landmark. We then use a combination of edge and color histogram to match query to database images. Initial experiments with Zubud database and our collected landmark images show that is feasible.

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얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 (Facial Region Detection Using Facial Color Histogram & information of Edge)

  • 이정봉;박장춘
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.592-594
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    • 2002
  • 얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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Classification of Man-Made and Natural Object Images in Color Images

  • Park, Chang-Min;Gu, Kyung-Mo;Kim, Sung-Young;Kim, Min-Hwan
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.1657-1664
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    • 2004
  • We propose a method that classifies images into two object types man-made and natural objects. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[1] before classification. A central object in an images defined as a set of regions that lies around center of the image and has significant color distribution against its surrounding. We define three measures to classify the object images. The first measure is energy of edge direction histogram. The energy is calculated based on the direction of only non-circular edges. The second measure is an energy difference along directions in Gabor filter dictionary. Maximum and minimum energy along directions in Gabor filter dictionary are selected and the energy difference is computed as the ratio of the maximum to the minimum value. The last one is a shape of an object, which is also represented by Gabor filter dictionary. Gabor filter dictionary for the shape of an object differs from the one for the texture in an object in which the former is computed from a binarized object image. Each measure is combined by using majority rule tin which decisions are made by the majority. A test with 600 images shows a classification accuracy of 86%.

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신경회로망을 이용한 SMD 패키지의 자동 분류 (Automatic Classification of SMD Packages using Neural Network)

  • 연승근;이윤애;박태형
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.276-282
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    • 2015
  • This paper proposes a SMD (surface mounting device) classification method for the PCB assembly inspection machines. The package types of SMD components should be classified to create the job program of the inspection machine. In order to reduce the creation time of job program, we developed the automatic classification algorithm for the SMD packages. We identified the chip-type packages by color and edge distribution of the images. The input images are transformed into the HSI color model, and the binarized histroms are extracted for H and S spaces. Also the edges are extracted from the binarized image, and quantized histograms are obtained for horizontal and vertical direction. The neural network is then applied to classify the package types from the histogram inputs. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.

HMM을 이용한 알파벳 제스처 인식 (Alphabetical Gesture Recognition using HMM)

  • 윤호섭;소정;민병우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.384-386
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    • 1998
  • The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.

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AAM 기반 얼굴 표정 인식을 위한 입술 특징점 검출 성능 향상 연구 (A Study on Enhancing the Performance of Detecting Lip Feature Points for Facial Expression Recognition Based on AAM)

  • 한은정;강병준;박강령
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권4호
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    • pp.299-308
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    • 2009
  • AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

설태의 자외선 형광 반응을 이용한 설태 영역 추출 (Coated Tongue Region Extraction using the Fluorescence Response of the Tongue Coating by Ultraviolet Light Source)

  • 최창열;이우범;홍유식;이상석;남동현
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.181-188
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    • 2012
  • 본 논문에서는 한방 의료의 설진에서 진단 지표로 활용될 수 있는 효과적인 설태 영역 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태의 자외선 광원에 의한 형광 반응 특성을 이용하여 기존의 설태 추출 방법의 단점으로 지적되었던 진료 환경의 제약성 및 진료 결과의 객관성 부족에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 처리 과정으로는 자외선 광원을 사용하여 설진 영상을 획득하고, 설질(Tongue body)과 설태(Tongue coating) 영역의 색차 크기에 상응하는 히스토그램(Histogram) 상의 골-포인트(Valley-points)를 임계 처리하여 이진화(Binarization)를 수행한다. 최종적으로 설진을 위하여 한의사에게 제공되는 진단 영상은 이진 영상에 케니-에지(Canny-Edge) 알고리즘을 사용하여 설태 윤곽 정보를 추출한 후에 환자의 원 혀 영상에 부과하여 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 다양한 혀 영상을 수집하고, 한의사가 수작업으로 설정한 설태 영역을 참영상(True image)으로 하여 제안한 방법으로 추출한 설태 영역과 비교하였다. 그 결과 제안한 방법은 87.87%의 추출률을 나타냈으며, 추출된 설태 영역의 형태 유사도도 높게 나타났다.

설진 유효 영역 추출의 시스템적 접근 방법 (Systematic Approach to The Extraction of Effective Region for Tongue Diagnosis)

  • 김근호;도준형;유현희;김종열
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제45권6호
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    • pp.123-131
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    • 2008
  • 한의학에서 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 변화와 같은 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 혀의 상태를 진단하는 방법(설진)은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 설진은 광원이나 환자의 자세, 의사의 건강 조건과 같은 검사 환경에 따라 많은 영향을 받는다. 객관적이고 표준화된 진단을 위한 자동 설진 시스템을 개발하기 위하여 촬영된 얼굴 영상으로부터 혀를 영역분할하고 설태를 분류하는 것은 필수적이지만 혀와 입술, 입 근처의 피부색이 서로 유사하므로 쉽지 않은 일이다. 제안된 방법은 전처리 과정과 영역분할, 혀의 구조로부터 발생하는 음영 영역의 지역 최소값 위치 검색, 지역 최소값의 교정, 컬러의 차이를 최대로 하는 위치를 찾는 컬러 경계면 탐색, 척의 기하적인 특성에 일치하는 경계면 선택, 경계면 평활화로 구성되어 있으며, 여기서 전처리 과정은 계산량의 감소를 위한 부 표본화, 히스토그램 평활화, 경계면 강화를 수행한다. 이러한 시스템적인 과정을 거치면, 영역분할된 혀를 획득할 수 있게 된다. 제안된 방법으로 분할된 영역은 초과적으로 혀가 아닌 영역을 제외해 낼 뿐 아니라 정확한 진단을 위해 중요한 정보를 제공함을 한의사의 진단 유효도 평가점수를 통해 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 진단의 객관화와 표준화에 기여할 뿐만 아니라 u-Healthcare 시스템에도 활용 가능하다.

확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기 (A Systolic Array Structured Decision Feedback Equalizer based on Extended QR-RLS Algorithm)

  • 이원철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1518-1526
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    • 2004
  • 본 논문은 확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조를 갖는 적응 결정 궤환 등화기에 대해서 소개한다. 무선 이동 통신 시스템의 경우 빠른 시변환 채널로 인해 고속의 수렴 특성을 갖는 등화기가 필수적으로 요구된다. 최근에 이러한 성질을 만족하는 QR-RLS 알고리즘 기반의 등화기가 소개되었으며, RLS 알고리즘이 갖는 높은 수렴 속도와 시스토릭 어레이의 병렬 파이프라인 형태로 구현 가능함으로 인해 계산상의 높은 효율성을 가진다. 그러나 일반적인 QR-RLS 알고리즘은 별도의 등화기 가중치 추출과정을 필요로 하며, 이로 인해 적응 처리 과정을 완전한 파이프라인 형태로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 확장 QR-RLS 알고리즘을 기반으로 제곱근 연산을 배제한 계산과정을 통해 채널 출력의 입력으로부터 가중치 갱신까지 완전환 파이프라인 방식으로 처리가 가능한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기를 소개한다.