• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.187-196
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위하여 컬러 정보 및 모션 정보를 사용하는 효율적인 자동 특징 추출 알고리즘을 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여, 기존의 위치 기반 특징 추출 알고리즘의 한계를 극복하였다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현하여, 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.55-66
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• 2006

본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.239-245
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• 2004

본 논문에서는 그림자가 존재하는 환경 하에서도 실제 코너만을 정확하게 추출할 수 있는 색상 기반 내잡음성 코너 검출자를 제안하였다. 먼저 그림자 경계에서 명도의 변화는 크지만 색상의 변화는 크지 않으므로 각 화소에 대한 HSI 색 공간에서 색상 가중 조합 벡터 기울기를 코너 검출자에 반영함으로써 그림자의 영향을 제거하고, 선택된 에지 화소 쌍의 색 변화 방향이 서로 반대 극성일 때는 코너 기여 가중치를 상쇄시킴으로써 불규칙 잡음에도 강건하게 코너를 검출하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출자가 그림자 및 불규칙 잡음에도 강건하게 실제 코너만을 효과적으로 검출함을 확인하였다.

• 천문학논총
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• 제27권4호
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• pp.223-224
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• 2012

Understanding the birth and evolution of galaxies, and the history of star formation in them, is one of the most important problems in astronomy. Using the data from the AKARI IRC survey of the Large Magellanic Cloud at 3.2, 7, 11, 15, and $24{\mu}m$, we have constructed a multi-wavelength catalog containing data from the cross-correlation with a number of other databases at different wavelengths. We present the first approach with a Support Vector Machine (SVM)-based method to separate different classes of stars in LMC in the color-color and color-magnitude diagrams.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.40-45
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• 1998

칼라 히스토그램의 단점을 보완할 수 있는 CCV(Color Coherence Vector) 방법이 소개되었다. CCV는 구현이 쉽고, 칼라 히스토그램과 달리 같은 색상 분포를 가지는 다른 영상을 구별하는 것이 가능하다. 그러나, CCV는 계산량이 많아 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 효율적인 계산을 위하여 N$\times$M-grams과 계층적인 검색 방법을 이용하여 처리 시간을 줄이는 검색 방법을 제시한다. 먼저, 영상의 구조적 특징을 잘 반영하는 N$\times$M-grams를 사용하여 주어진 질의 영상과 같은 부류(category)에 속하는 모든 영상들을 찾는다. 그리고, 찾은 영상들만을 대상으로 CCV를 계산하여 검색한다. 200개의 영상을 가지고 실험한 결과, 검색율은 약 79%이고, CCV만을 사용한 방법보다 시간이 약 37% 감소하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.843-844
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• 2008

In this paper, we propose a CIECAM02-based color edge detection method. The proposed method detects color edges with distance metric based on the characteristics of Human Visual System (HVS). The CIECAM02 is inherently strong in considering HVS. We use a vector gradient edge detector in a JCh components with newly proposed distance metric. The proposed method detect edges clearly. We subjectively confirm the performance with clearly enhanced images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.27-34
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• 2019

In this paper, a new type of lip feature is proposed as distance metric in CIELUV color system. The performance of the proposed feature was tested on face image database, Helen dataset from University of Illinois. The test processes consists of three steps. The first step is feature extraction and second step is principal component analysis for the optimal projection of a feature vector. The final step is Otsu's threshold for a two-class problem. The performance of the proposed feature was better than conventional features. Performance metrics for the evaluation are OverLap and Segmentation Error. Best performance for the proposed feature was OverLap of 65% and 59 % of segmentation error. Conventional methods shows 80~95% for OverLap and 5~15% of segmentation error usually. In conventional cases, the face database is well calibrated and adjusted with the same background and illumination for the scene. The Helen dataset used in this paper is not calibrated or adjusted at all. These images are gathered from internet and therefore, there are no calibration and adjustment.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.491-500
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• 2002

본 논문에서는 칼라 얼굴 영상으로부터 피부색 정보, 얼굴의 기하학적 특징벡터 및 안면각 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 HSI 칼라좌표계상의 얼굴 피부색 정보와 얼굴 에지 정보를 함께 이용함으로써 얼굴 영역 검출 효율을 개선하였다. 또한 추출된 얼굴 영역으로부터 얼굴인식율 개선을 위해 얼굴 특징자들을 추출하고 추출된 얼굴 특징자들의 기하학적 관계로 구성된 얼굴 특징벡터와 얼굴 안면각 정보를 사용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 얼굴 영역 검출율 뿐만 아니라 얼굴 인식율도 개선되었음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.69-80
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• 2005

최근 영상 및 광학 소자 산업의 발달과 디지털 방송으로 TV등의 디스플레이 장치들이 슬림화 및 대형화되는 추세에 따라 기존 CRT를 대신하고 있다. 특히 LED, Laser등을 이용한 광 색역 디스플레이 장치들은 CRT에서는 표현할 수 없는 고채도의 색을 표시한 수 있는데 기존의 TV신호를 그대로 적용할 경우 색상의 왜곡이 큰 부작용으로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 광 색역 디스플레이 장치에서 색상의 왜곡을 없애고 기존 CRT에 비해 넓은 색역을 충분히 활용할 수 있는 색역 사상에 대하여 연구하였다. 색역 사상은 동일색상에서 채도를 향상 시키는 방법이 일반적으로 사용되나 채도의 과도 상승으로 인한 부작용이 나타난 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 부작용을 방지하기 위해 밝기와 채도를 같이 상승 시키는 벡터 사상을 제안 하고자 한다. 이 벡터 사상은 색도가 변하지 않아서 영상이 보다 자연스럽다는 장점이 있다. 또 입력과 출력 색역의 기하학적 특성에 따라서 발생할 수 있는 계조 뭉침이나 윤곽선 효과를 색역 맞춤을 통해 보상하였다. 이와 같은 색역 사상과 색역 맞춤을 이용하여 광색역 디스플레이에서 색상 왜곡을 방지하고 자연스러운 영상을 재현할 수 있다.