• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.313-314
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• 2019

본 논문에서는 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 ultrasound image에서 특징점을 검출하는 것과 object dectection을 위한 keypoints가 object에 올바르게 위치하는지를 검증하는 실험을 진행한다. 특징점 검출을 위한 알고리즘으로는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)과 Harris corner detection 을 적용하여 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.646-648
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• 2012

본 논문에서는 다양한 휴대단말 환경에서 획득한 영상에서 관심 객체의 특성을 추출하여 검출하는 내용 기반 영상 검색 기술을 제안한다. 검출하고자 하는 모델 영상의 HSI 컬러 정보를 이용한 컬러 히스토그램 정합법을 사용하여 관심 객체가 존재하는 템플릿을 검출한다. 해당 영역에서 해리스코너 검출 기법을 사용하여 코너 포인트를 검출 후 영역 성장법을 적용하여 관심 객체를 검출해내는 기법을 제안한다. 객체 검출 성능을 향상시키며 휴대단말 간의 속도를 향상시키기 위해 색상(Hue) 영역 정보만을 이용하여 연산량을 감소시키며 실시간 처리가 가능하도록 한다.

• International Journal of Contents
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• 제13권1호
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• pp.68-75
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• 2017

Interactive Typography is a process where a user communicates by interacting with text and a moving factor. This research covers interactive typography using real-time response to a user's gesture. In order to form a language-independent system, preprocessing of entered text data presents image data. This preprocessing is followed by recognizing the image data and the setting interaction points. This is done using computer vision technology such as the Harris corner detector and contour detection. User interaction is achieved using skeleton information tracked by a depth camera. By synchronizing the user's skeleton information acquired by Kinect (a depth camera,) and the typography components (interaction points), all user gestures are linked with the typography in real time. An experiment was conducted, in both English and Korean, where users showed an 81% satisfaction level using an interactive typography system where text components showed discrete movements in accordance with the users' gestures. Through this experiment, it was possible to ascertain that sensibility varied depending on the size and the speed of the text and interactive alteration. The results show that interactive typography can potentially be an accurate communication tool, and not merely a uniform text transmission system.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.23-26
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• 2013

최근 모바일 장치의 영상 데이터 처리 능력 확대와 더불어 사용자가 요구하는 다양한 영상 데이터의 효율적인 인식 기술 연구가 요구되어지고 있다. 모바일 환경은 고성능 PC 환경과 달리 저사양의 CPU와 메모리를 탑재하고 있어, 영상에서 원하는 객체를 인식하기 위한 기존의 방법론으로는 사용자 요구를 실시간으로 충족하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 모바일 환경에 맞는 객체 인식 방법론의 개발이 요구된다. 모바일 환경에서 실시간으로 객체 인식을 하기 위하여, 본 논문에서는 객체 코너 정보를 이용한 Harris corner detector[1]로부터 객체의 특징점을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 영상내의 객체 정보 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상에서 객체의 코너 정보를 빠르게 추출, 기존 특징점과의 비교를 통하여 영상 내부의 객체 인식을 진행한다. 일반적으로, 회전된 특징점 객체의 정보는 객체의 회전 정도에 따라 코너 픽셀 색상 정보의 변화가 발생하게 된다. 특징점의 색상값은 객체의 회전 정도에 영향을 받아 주변의 픽셀값과 혼합되는 특성이 존재한다. 본 논문에서는 회전 변경된 픽셀 색상값의 영향을 분석하여, 회전된 객체의 특징점 추출 및 객체 검출에 반영하도록 하여, 영상 내부의 회전된 객체 검출의 수행에 효과적으로 이용될 수 있도록 한다. 특징점의 코너 정보를 이용하여 객체를 인식하는 것은, 객체의 인식률은 다소 감소하더라도 모바일 환경에서 계산량의 감소를 통한 실시간 활용이 가능하도록 한다. 이러한 특성은 저성능 CPU와 메모리에서도 회전된 객체의 인식을 수행할 수 있게 하는데 상당히 효과적이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.333-344
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• 2010

본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.160-170
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• 2010

본 논문은 Haar 웨이브릿변환과 평균 박스필터에 기반을 둔 Haar 웨이브릿 특징 검출자를 제안한다. 원 영상을 Haar 웨이브릿 변환을 통해 분해하여 영상의 분산정보를 얻고 영상 식별을 위한 특징정보를 추출한다. 영역을 나타내는 주위영역들 중에 분산이 가장 큰 영역의 관심점을 검출하기 위하여 국부 분산정보를 비교하는 평균 박스필터를 적용하고 빠른 계산을 위한 적분영상 기법을 사용한다. Haar 웨이브릿 변환과 평균 박스필터를 이용하여 제안한 검출자는 밝기 변화, 스케일 변화, 영상의 회전에 민감하지 않는 특성을 제공할 수 있다. 실험결과는 제안한 방법이 적은 관심점을 사용하는 경우에도 기존의 DoG 검출자와 Harris corner 검출자에 비해 더 높은 repeatability와 효율성 그리고 매칭정확성을 달성할 수 있음을 보여준다.

• 전기학회논문지
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• 제59권5호
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• pp.990-995
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• 2010

Harris corner detector is commonly used to detect feature points for recognizing 2-D or 3-D objects. However, the feature points calculated from both of query and target objects need to be same positions to guarantee accurate recognitions. In order to check the positions of calculated feature points, we generate a Huffman tree which is based on adjacent feature values as inputs. However, the structures of two Huffman trees will be same as long as both of a query and targets have same feature values no matter how different their positions are. In this paper, we sort feature values and calculate the Euclidean distances of coordinates between two adjacent feature values. The Huffman Tree is generated with these Euclidean distances. As a result, the information of point locations can be included in the generated Huffman tree. This is the main strategy for accurate recognitions. We call this system as the HRM(Hybrid Retrieval Machine). This system works very well even when artificial random noises are added to original data. HRM can be used to recognize biological data such as proteins, and it will curtail the costs which are required to biological experiments.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.75-81
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• 2011

단백질 분자는 포켓 위치에서 유사한 형상을 갖는 다른 분자와 결합되며, 포켓은 단백질 분자의 형상을 묘사하기 위한 참조 점으로 사용될 수 있다. Harris 검출기는 2 차원이나 3차원 객체의 특징 점을 검출하기 위해 널리 사용된다. 특징 점들은 데이터의 변화율이 높은 영역과 포켓 영역에서 발견된다. 일반적으로 포켓 영역은 함몰된 형태로 존재하기 때문에 이 영역에는 다른 영역에 비해 다수의 특징 점들이 존재한다. 특징 점들을 포함하는 voxel cube를 연속적으로 분할함으로써 포켓 영역을 발견할 수 있었고, 포켓 영역의 중심 좌표와 특징 점들 간의 Euclidean 거리를 계산한 후 이들을 크기순으로 정렬 하였다. 정렬된 거리에 대한 그래프는 단백질 분자의 형상과 특징 점들의 분포에 대한 정보를 제공하므로 단백질 분자를 형상별로 분리 할 수 있었다. 본 연구에서는 인위적인 잡음을 단백질 분자에 추가하여 형상이 왜곡된 분자를 얻었고, 왜곡된 분자에 대해서도 95 % 이상의 정확 도로 형상을 인식 할 수 있었다. 정확한 단백질 분자의 형상 인식은 분자들 간의 결합특성을 예측할 수 있는 중요한 정보를 제공한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.158-166
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• 2011

일반적으로 이동 물체 추적은 움직임 및 회전, 크기에 견고한 루카스-카나데 특징 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 이 방법은 추적하던 이동 물체가 배경이나, 다른 물체 등으로 인해 추적하는 물체가 가려질 경우, 이동 물체를 추적하지 못하고 배경이나 다른 물체 등을 추적하거나, 추적이 종료된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 루카스-카나데 특징 추적 방법에 평가 함수와 이동 물체 추적 예측을 도입하여, 가림현상에도 이동 물체를 추적하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.42-45
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• 2011

3차원 영상과 더불어 스테레오 영상의 관심이 늘어남에 따라 좌, 우 영상의 매칭을 통해 변이를 추정하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 변이 추정을 위해 많이 사용되는 영역 기반(Block-based)의 전체 탐색 알고리즘보다 효율적이고 계산량이 적은 변이 추정을 할 수 있도록 변이 탐색 범위를 제공해주는 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 해리스 코너 포인트 검출기를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점의 정보를 이용하여 스테레오 매칭을 한다. 스테레오 매칭 시 이를 히스토그램화 하여 좌, 우 영상의 변이 추정을 위한 탐색 범위를 제공한다.