• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.25-31
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• 2005

본 논문에서는 컬러 영상에서 Support Vector Domain Description (SVDD)를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존의 훈련을 통한 얼굴 검출 방법은 얼굴 영상과 얼굴이 아닌 영상을 모두 사용해야 한다. 그러나, SVDD를 이용한 얼굴 검출은 단지 훈련을 위해 얼굴 영상만이 사용된다. SVDD의 훈련을 통해 나오는 값인 반지름과 중심 좌표를 통해 얼굴을 검출한다. 또한, 엔트로피를 이용한 임계값 추출 방법(Entropic Threshold)을 통해 얼굴 특징을 추출하고, 슬라이딩 윈도우(sliding window)기법을 통해 성능을 개선한다. 주성분 분석(Principle Component Analysis) 과 SVDD를 이용한 얼굴 검출 방법의 비교 실험을 통해 본 논문이 제안한 방법의 효율성을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1889-1893
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• 2008

본 논문은 영상 분류 문제를 위한 support vector machines (SVMs)의 적용을 통한 분류의 성능을 다루고 있다. 본 연구에서는 영상 분류 문제에서 자연영상을 대상으로 색상, 질감, 형상 특징벡터를 추출하고, 각각의 특징벡터와 이들을 결합한 특징벡터를 사용하여 역전파 신경망과 SVM 기반의 방법을 적용하여 영상 분류의 정확성을 비교한다. 실험결과는 각각의 특징벡터중에는 색상 특징벡터값을 이용한 영상 분류가 그리고 각각의 특징벡터보다는 이들을 결합한 특징벡터를 이용한 영상 분류가 보다 우수함을 보여준다. 그리고 알고리즘간의 비교에서는 정확성과 일반화성능 측면에서 역전파 신경망보다 SVMs이 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.429-430
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• 2011

Roughness set theory is a popular topic to use in color-image segmentation. A new popular color image segmentation algorithm is proposed by scientists with the point using traditional histogram and Histon construct roughness set histogram. But, there is still a problem about that is the correlativity of color vector in roughness set histogram, which take an inactive effect in the process of color-image segmentation. Therefore, this paper represents further research based on this and proposed an improved method proved through lot of experiments. The experimental result reduces the correlativity of color vector in roughness set histogram and calculation time remarkably.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.224-231
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• 2009

언샤프 마스킹 기법은 회색조 영상의 화질 향상을 위해 널리 사용되는 영상 강화기법 중 하나이다. 하지만 언샤프마스킹 알고리즘은 노이즈에 민감하며 오버/언더슛이 발생하여 영상을 열화시키는 문제가 있다. 또한 칼라 영상성분에 기존 알고리즘을 그대로 적용하게 되면 영상에서 색차의 왜곡현상이 발생한다. 이러한 여러 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고급 언샤프 마스킹 알고리즘을 사용하여 색차왜곡 없이 영상의 경계를 강조하고 노이즈와 오버/언더슛 문제를 해결한다. 제안하는 알고리즘은 오버/언더슛과 노이즈 문제를 해결하기 위하여 인간의 시각적 특성과 영상의 지역적 색차 대비 특성을 이용하여 영상 강화의 단계를 조절하고, RGB영상과 HSI영상의 관계를 바탕으로 RGB의 벡터적 특성에 기반한 투사 방법을 이용하여 색차왜곡을 방지한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 성공적으로 경계 영상을 강조하는 동시에 타 알고리즘을 적용했을 때 발생하는 색차왜곡과 노이즈 및 오버/언더슛 현상 없이 영상이 강조된다는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권3호
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• pp.330-335
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• 1998

In this paper, a new light-value approaching method to enhance a color image by excluding the effect of incident illumination is proposed. The method uses the fundamental vector transformation in which an estimated color of illumination is rotated to the white color of natural daylight. Then the transformed red, green, and blue values of each pixel are nonlinearly mapped into the 8-bit values to enhance intensity and saturation in the dark portion of the image. The proposed algorithm can produce the enhanced color image fast and efficiently without any space conversion or noticeable distortion.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.429-435
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• 2003

본 논문에서는 인간의 시각 특성의 하나인 공간 지각 특성을 고려하여 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화를 하는 개선된 양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내 칼라 변화에 따른 시각 시스템의 특성을 가중치로 결합하여 양자화를 하였다. 그리고 원영상의 밝기성분과 양자화영상의 밝기성분의 차영상을 이용해 MTF(modulation transfer function)를 고려하여 양자화 영상의 화질을 평가한다. 제안 방법은 적은 레벨의 양자화된 영상을 구할 수 있었으며. 영상이 차지하는 자원을 효과적으로 감소시킬 수 있었다. 이는 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분할에 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.289-296
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• 1999

본 논문에서는 데이타 의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 RGB 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴 될 복원영상을 부호화시 만들어진 변환표의 정보를 바탕으로 참조된 정 의 역 부분이 기존의 독립적인 반복변환에 의해 수렴되었고 참조되지 않은 부분의 정의역은 데이타의존성을 갖는 영역으로 이미 수렴된 부분에 존재하므로 마지막 반복변환시 한번만에 복호화가 가능하다. 데이타의존성 부분이 차지 하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R영역에서 검색한 데이타 의존영역을 G,B영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.21-26
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• 2004

칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.592-595
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• 2009

In this paper, we propose a face detection technique for still pictures which sequentially uses a skin-color model and a support vector machine (SVM). SVM is a learning algorithm for solving the classification problem. Some studies on face detection have reported superior results of SVM over neural networks. The SVM method searches for a face in a picture while changing the size of the window. The detection accuracy and the processing time of SVM vary largely depending on the complexity of the background of the picture or the size of the face. Therefore, we apply a face candidate area detection method using a skin-color model as a preprocessing technique. We compared the method using SVM alone with that of the proposed method in respect to face detection accuracy and processing time. As a result, the proposed method showed improved processing time while maintaining a high recognition rate.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.710-715
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• 2003

본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반 한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 피부색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 피부색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터를 신경회로망을 이용하여 학습하여 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실제 실험을 통하여 그 가능성을 보인다.