• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.438-449
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• 2004

인터넷 사용 증가와 함께 질의 메일의 사용이 증가함에 따라 인터넷 사이트 운영자는 이용자가 질문을 하기 전에 먼저 FAQ나 Q&A를 먼저 확인하기를 바라고 있으나 사용자는 간단히 질의 메일을 보냄으로써 답을 손쉽게 얻으려고 한다. 이에 따라 질의 메일 증가는 상담자에게 많은 시간과 비용을 투자하도록 하고 있다. 본 연구는 질의 메일을 자동으로 분류함으로써 담당자가 메일을 효과적으로 처리하도록 하기 위한 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위하여 현재 한국통신(주) 코넷에서 받은 질의 메일을 실험 데이터로 사용하였다. 14개의 질의 메일 부류에 대해 210개의 학습 데이터와 280개의 테스트 데이터 등 모두 490개의 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과 신속한 답장을 바라는 사용자의 요구에 부응함을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2124-2148
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• 2017

Accurate facial expression recognition (FER) requires reliable signal filtering and the effective feature extraction. Considering these requirements, this paper presents a novel approach for FER which is robust to noise. The main contributions of this work are: First, to preserve texture details in facial expression images and remove image noise, we improved the anisotropic diffusion filter by adjusting the diffusion coefficient according to two factors, namely, the gray value difference between the object and the background and the gradient magnitude of object. The improved filter can effectively distinguish facial muscle deformation and facial noise in face images. Second, to further improve robustness, we propose a new feature descriptor based on a combination of the Histogram of Oriented Gradients with the Canny operator (Canny-HOG) which can represent the precise deformation of eyes, eyebrows and lips for FER. Third, Canny-HOG's block and cell sizes are adjusted to reduce feature dimensionality and make the classifier less prone to overfitting. Our method was tested on images from the JAFFE and CK databases. Experimental results in L-O-Sam-O and L-O-Sub-O modes demonstrated the effectiveness of the proposed method. Meanwhile, the recognition rate of this method is not significantly affected in the presence of Gaussian noise and salt-and-pepper noise conditions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5522-5536
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• 2017

In this paper, a video based smoke detection method using dynamic texture feature extraction with volume local binary patterns is studied. Block based method was used to distinguish smoke frames in high definition videos obtained by experiments firstly. Then we propose a method that directly extracts dynamic texture features based on irregular motion regions to reduce adverse impacts of block size and motion area ratio threshold. Several general volume local binary patterns were used to extract dynamic texture, including LBPTOP, VLBP, CLBPTOP and CVLBP, to study the effect of the number of sample points, frame interval and modes of the operator on smoke detection. Support vector machine was used as the classifier for dynamic texture features. The results show that dynamic texture is a reliable clue for video based smoke detection. It is generally conducive to reducing the false alarm rate by increasing the dimension of the feature vector. However, it does not always contribute to the improvement of the detection rate. Additionally, it is found that the feature computing time is not directly related to the vector dimension in our experiments, which is important for the realization of real-time detection.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.345-349
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• 2005

Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.181-185
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• 2006

Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene, one of which represents a reference image, while the other is geometrically transformed to the one. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration approach, the author proposed a pre-qualified area matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with cross correlation coefficient. For refining matching points, outlier detection using studentized residual was used and iteratively removes outliers at the level of three standard deviation. Throughout the pre-qualification and the refining processes, the computation time was significantly improved and the registration accuracy is enhanced. A prototype of the proposed algorithm was implemented and the performance test of 3 Landsat images of Korea showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.436 Pixel (2) the average number of matching points was over 38,475 (3) the average processing time was 489 seconds per image with a regular workstation equipped with a 3 GHz Intel Pentium 4 CPU and 1 Gbytes Ram. The proposed approach achieved robustness, full automation, and time efficiency.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.315-322
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• 2006

개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem, TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었으며 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 에지 검색은 검색된 에지를 이용하여 문서 분류, 문자 인식, 얼굴 인식 등과 같은 분야에서 다양하게 응용될 수 있다. 기존의 연산자 위주의 에지 검색 기법들은 에지를 명확하게 검색한다고 해도 이 검색 결과를 이용하여 다음 단계의 영상처리를 위해서는 그 목적에 맞도록 새로운 후처리 작업을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 개미 군락 시스템의 특성을 이용하여 에지의 명확한 검색뿐 아니라, 좀 더 안정적이고(robustness) 유연성을(flexibility) 갖는 에지 검색 기법을 제안하며 실제 디지털 영상에 적용하였을 때 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.26-31
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• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.220-223
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• 2004

Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.947-954
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• 2001

본 논문에서는 인식된 얼굴의 포즈 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 다양한 헤드 제스처 를 인식하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출에는 Yl7외 I성분인 최적의 얼굴색 정보와 적응적인 차영상 정보를 이용하며. 눈 영역 추출에는 소벨 연산자와 투영 기법. 그리고 눈의 기하학적 위치 정보를 이용 한다 얼굴의 상태 인식에는 계층적인 특징분석 방법을 사용하며, 인식된 얼굴 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 13가지 제스처; 준비, 상측, 하측, 좌측, 우측, 전진, 후퇴, 좌 윙크, 우 윙크, 좌 더블 윙크 우 더블 윙크, 긍정, 부정제스처를 인식한다. 총 8명으로부터 1,488 프레임의 영상을 취득하여 실험한 결과, 99.3%의 얼굴 영역 추출률 95.3%, 의 눈 영역 추출률, 94.1% 의 얼굴 상태 인식률. 그리고 93.3%의 헤드제 스처 인식률을 얻었다

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권10호
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• pp.520-529
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• 2005

본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.