• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.71-79
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• 2017

Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-14
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• 2006

본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준 높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.117-124
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• 2008

본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.20-28
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• 2006

본 논문은 공간주파수 특징들과 다중 해상도 특징들을 가진 웨이블렛 영역에서 추출된 각 대역의 시각 특징 추출과 이들의 퍼지 적분 조합에 대하여 제안하였다. 칼라 양자화 이후에 똑같은 칼라의 빈도를 취함으로써 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법의 단점인 양자화 에러를 줄일 수 있게 칼라 특징을 표현한다. 또한 유사도는 서로 독립적인 특성을 갖는 호모그램, 칼라, 에너지 특징을 퍼지 측도와 퍼지 적분을 사용하여 조합한다. 1,000개의 칼라 영상에 대하여 실험을 하였고, 제안된 방법이 기존 방법들보다 객관적이고 주관적인 성능에서 우수함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.24-30
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• 2003

기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.1-8
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• 2002

컴퓨터 응용기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로 하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석하기 위해 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭 되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(IMI)를 이용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.616-624
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• 2002

본 논문에서는 영상에 포함된 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제시한다. 중심 객체는 촬영의 중심이 되어 영상의 중앙 부분에 비교적 큰 면적을 차지하는 객체로 정의하는데 영상 내용에 대한 중요한 정보를 제공한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 입력 영상에 대해 해상도를 줄여가며 영상 분할하고 분할된 결과에 대해 계층적 영역 병합을 수행함으로써 객체가 많은 수의 영역으로 세분화되어 영상 분할되는 것을 방지할 수 있도록 하였다. 분할된 각 영역은 영상의 경계와 접하는 경계 영역과 그 외의 비경계 영역으로 분류하였다. 비경계 영역은 중심 객체에 해당될 가능성이 있는 영역으로써, 이들 중에서 영상 중심 부근에서 가장 큰 크기를 차지하는 영역이 핵심객체영역으로 선택된다. 또한 경계 영역 중에서 영상의 네 모서리에 인접하는 영역은 핵심배경영역으로 선택되어 핵심객체영역과 함께 중심 객체 추출에 이용된다. 각 비경계 영역은 핵심 배경영역및 핵심객체영역과 칼라 분포 유사도출 비교하여 배경영역과 전경영역으로 분류된다. 핵심객체영역 및 핵심객체영역과 연결성을 가지는 전경영역이 최종 중심 객체로 선택된다. 본 논문에서 제안된 방법은 비교적 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.173-182
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색올 위한 영상 특정 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 2 단계 영상 검색 시스템을 제안하였다 1 단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성올 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 개략 분류한다. 2 단계에서는 1 단계에서 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 퉁이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으 로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.60-70
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• 2000

최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.