• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.154-164
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• 2023

우주탐사에서 분광관측은 대상의 구성 성분과 물리적 특성을 이해하는 데 유용한 방법이다. 분광 자료 분석에는 여러 가지 방법이 있으며, 관측 대상과 파장대역에 따라 차이가 있다. 본 논문에서는 달 탐사에서 주로 적용하는 가시광-근적외선(visible & near-infrared, VNIR) 분광 자료 분석 방법에 대해 소개한다. 주요 분석 방법에는 가색상 비율(false color ratio) 영상 처리, 반사도 유형(reflectance pattern) 분석, 통합 대역 깊이(integrated band depth, IBD) 계산이 있으며, 분석 이전의 전처리로는 연속체 제거(continuum removal)가 있다. 이러한 분광 분석 방법들은 가시광-근적외선 영역에서 나타나는 달 표면의 광물 특성을 이해하는데 도움이 되며, 화성과 같은 다른 천체에도 적용할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.105-112
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• 2012

원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.215-217
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• 2008

동영상 내용검색을 위해서 가장 많이 사용되고 있는 기술은 컷 추출에 의한 내용비교 방법이다. 그러나 컷 추출을 위해 사용되는 CHD(Color Histogram Difference)나 ECR(Edge Change Ratio)등은 영상물의 Cropping, Resizing Low bit rate등의 변화에 대해 대단히 취약하다. 본 방법은 이러한 변형에 강인하도록 상대적으로 변형이 적은 오디오정보를 이용하여 Indexing과 Searching을 수행하였다. 특히 변형에 강인한 Searching을 위해 오디오의 장면(Scene)을 검출하였고 장면을 중심으로 Time-frequency domain에서 각각의 Frequency bin. 에 대한 스펙트럴 파워를 파워임계값을 중심으로 이진화(Binary)하였다. 제안된 방법으로 Cropping, clipping, Lowbit rate, Additive Frame 등의 변형본에 대한 검색을 시도한 결과 False posit ive Error 와 True Negative Error 에 대해 각각 1%미만의 오탐지 결과를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-11
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• 2009

최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.461-468
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• 2003

In a sequence of images obtained by surveillance cameras, facial regions appear very small and their colors change abruptly by lighting condition. This paper proposes a new face detection scheme, robust on complex background, small size, and lighting conditions. The proposed method is consisted of three processes. In the first step, the candidates for the face regions are selected using face color distribution and motion information. In the second stage, the non-face regions are removed using face color ratio, boundary ratio, and average of column-wise intensity variation in the candidates. The face regions containing eyes and mouth are segmented and classified, and then they are scored using their topological relations in the last step. To speed up and improve a performance the above process, a block based image segmentation technique is used. The experiments have shown that the proposed algorithm detects faced regions with more than 91% of accuracy and less than 4.3% of false alarm rate.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.7-10
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• 2000

There are many Problems such as low detection ratio, velocity and increase of false hit ratio on the detection of gradual scene changes with the previous shot transition detection algorithms. In this paper, we Propose an improved dissolve detection method using color information on low-frequency subband and edge elements on high-frequency subband. The Possible dissolve transition are found by analyzing the edge change ratio in the high-frequency subband with edge elements of each direction. Using the double chromatic difference on the lowest frequency subband, we have the improvement of the dissolve detection ratio. The simulation results show that the performance of the proposed algorithm is better than the conventional one for dissolve detection on a diverse set of uncompressed video sequences.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.17-31
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• 2017

The aim of the paper is to present an object recognition method toward augmented reality system that utilizes existing education instruments that was designed without any consideration on image processing and recognition. The light reflection, sizes, shapes, and color range of the existing target education instruments are major hurdles to our object recognition. In addition, the real-time performance requirements on embedded devices and user experience constraints for children users are quite challenging issues to be solved for our image processing and object recognition approach. In order to meet these requirements we employed a method cascading light-weight weak classification methods that are complimentary each other to make a resultant complicated and highly accurate object classifier toward practically reasonable precision ratio. We implemented the proposed method and tested the performance by video with more than 11,700 frames of actual playing scenario. The experimental result showed 0.54% miss ratio and 1.35% false hit ratio.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.287-293
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• 2014

인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1909-1918
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• 2016

This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.229-234
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• 2020

Dehazing significantly improves image quality by restoring the loss of contrast and color saturation for images taken in the presence. However, when applied to images not taken according to the prior information, dehazing can cause unintended degradation of image quality. To avoid unintended degradations, we present a hazy scene detection algorithm using a single image based on the distributions of hue, saturation, and dark channel. Through a heuristic approach, we find out statistical characteristics of the distribution of hue, saturation, and dark channels in the hazy scene and make a detection model using them. The proposed method can precede the dehazing to prevent unintended degradation. The detection performance evaluated with a set of test images shows a high hit rate with a low false alarm ratio. Ultimately the proposed method can be used to control the effect of dehazing so that the dehazing can be applied to wide variety of images without unintended degradation of image quality.