• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.109.2-109
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• 2001

In the PCB assembly lines, as components become more complex and smaller, the conventional inspection method using traditional ICT and function test show their limitations in application. The automatic optical inspection(AOI) gradually becomes the alternative in the PCB assembly line. In Particular, the PCB inspection machines need more reliable and flexible object recognition algorithms for high inspection accuracy. The conventional AOI machines use the algorithmic approaches such as template matching, Fourier analysis, edge analysis, geometric feature recognition or optical character recognition (OCR), which mostly require much of teaching time and expertise of human operators. To solve this problem, in this paper, a statistical learning based part recognition method is proposed. The performance of the ...

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1142-1145
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• 2010

인터넷 공간에서 무한한 자료의 공유는 손쉽게 유용한 정보를 얻는다는 순기능도 있지만, 청소년들이 음란물을 쉽게 접할 수 있다는 역기능도 제공된다. 음란물은 신체적으로나 정신적으로 미성숙한 상태에 있는 청소년들의 정서와 태도형성, 그리고 행위까지도 영향을 미칠 수 있다[8]. 따라서 방대한 인터넷 공간에서 음란 이미지를 자동으로 감지하는 연구는 청소년들을 보호하기 위해 필요하다. 본 연구에서 음란 이미지를 판단하는 알고리즘을 제안하고, 실험으로 제안된 알고리즘의 성능을 평가했다. 음란 이미지를 판단하는 핵심 알고리즘은 템플릿 매칭 기법이며, 실험결과 대체적으로 안정된 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.82-85
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로환경의 속도 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 색상정보를 이용하여 속도 표지판 영역을 추출하고 추출된 속도 표지판 영역 안에서 숫자 영역만 다시 추출한다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고한다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 일반적인 속도표지판 뿐 아니라 기울어진 환경에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.443-444
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• 2020

본 논문에서는 여러 개의 측방 유동 스트립을 형광분석을 통한 정량분석을 할 수 있는 장비의 각 스트립에 인쇄된 바코드를 카메라를 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 각 슬롯의 스트립 유무를 판단하고, 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법으로 검출하여 바코드 영역을 찾는다. 각 비트 영역은 바코드 설계 데이터와 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 이용하여 결정된다. 각 비트의 값은 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정하였다. 다양한 조명 아래에서 취득한 영상들로부터 스트립 유무 판단, 시작 비트 위치 탐색 성공 여부 및 각 비트 값을 결정 등을 위한 판정 값을 가우시안 모델을 이용하여 계산하였다. 실험 결과 모든 판정 오류는 무시할 만 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1236-1238
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• 2022

JVET 은 최신 비디오 부호화 표준인 VVC(Versatile Video Coding) 표준화를 완료한 후, VVC 보다 더 높은 압축 성능을 가지는 새로운 표준기술 탐색을 진행하고 있으며, 이를 위하여 참조 소프트웨어 ECM(Enhanced Compression Model)을 개발하고 있다. 현재 ECM4.0 에는 다양한 후보 구성 및 예측 성능 개선 기법을 추가하여 기존 VVC 의 GPM(Geometric Partitioning Mode)을 확장한 GPM-MMVD(GPM with merge MV differences), GPM-TM(GPM with template matching) 등을 채택하고 있다. 본 논문에서는 ECM 에 채택된 확장된 GPM 기술들의 각 기술 별 선택 빈도를 분석하고 이를 바탕으로 보다 효율적인 GPM 확장 모드 시그널링 방식을 제안한다. 또한 후보 탐색 알고리즘을 간소화한 복잡도 감소 기법을 제시한다. 실험결과 제안하는 시그널링 기법은 ECM4.0 대비 Y와 Cb, Cr 에서 각각 0.02%, 0.16%, 0.09% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였고 GPM 인덱스 탐색 간소화 기법은 ECM4.0 대비 Y 와 Cr 에서 각각 0.02%, 0.18% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1239-1240
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• 2022

JVET 은 VVC(Versatile Video Coding) 표준화 완료 이후 보다 높은 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 코덱의 표준 기술을 탐색하고 있으며 ECM(Enhanced Compression Model) 참조 소프트웨어를 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하고 있다. 현재 ECM 에서는 정해진 순서에 의해 병합(Merge) 후보를 구성하고 템플릿 매칭(template matching)을 통하여 후보들의 순서를 재배열하는 ARMC(Adaptive Reordering of Merge Candidate) 기법을 채택하고 있다. 본 논문은 ARMC 의 병합 후보의 선택 빈도 분석을 바탕으로 정규 병합(regular merge) 후보 수를 확장하여 구성하고, 실제 탐색에 사용되는 최종 후보의 수를 제한하는 효율적인 ARMC 후보 구성 기법을 제안한다. 실험결과 ECM 4.0 대비 Cb 와 Cr 에서 0.12%, 0.19% 비디오 부호화 성능을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.6
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• pp.764-781
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• 2013

In this paper, we propose a highly precise vehicle detection method with low false alarm using billboard sweep stereo matching and multi-stage hypothesis generation. First, we capture stereo images from cameras established in front of the vehicle and obtain the disparity map in which the regions of ground plane or background are removed using billboard sweep stereo matching algorithm. And then, we perform the vehicle detection and tracking on the labeled disparity map. The vehicle detection and tracking consists of three steps. In the learning step, the SVM(support vector machine) classifier is obtained using the features extracted from the gabor filter. The second step is the vehicle detection which performs the sobel edge detection in the image of the left camera and extracts candidates of the vehicle using edge image and billboard sweep stereo disparity map. The final step is the vehicle tracking using template matching in the next frame. Removal process of the tracking regions improves the system performance in the candidate region of the vehicle on the succeeding frames.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.10
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• pp.973-982
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• 2003

This paper presents an efficient method for automatically detecting objects in a given image. The GHT is a robust template matching algorithm for automatic object detection in order to find objects of various shapes. Many different templates are applied by the GHT in order to find objects of various shapes and size. Every boundary detected by the GHT scan be used as an initial outline for more precise contour-finding techniques. The main weakness of the GHT is the excessive time and memory requirements. In order to overcome this drawback, the proposed algorithm uses a multiresolution search by scaling down the original image to half-sized and quarter-sized images. Using the information from the first iterative GHT on a quarter-sized image, the range of nuclear sizes is determined to limit the parameter space of the half-sized image. After the second iterative GHT on the half-sized image, nuclei are detected by the fine search and segmented with edge information which helps determine the exact boundary. The experimental results show that this method gives reduction in computation time and memory usage without loss of accuracy.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.20 no.12
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• pp.1259-1266
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• 2014

Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.1
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• pp.63-69
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• 2011

Recent growth of the geospatial information on the web made it possible to applicate spatial data. Also, the demand for rich and latest information shows a steady growth. The need for the new service using conflation of the existing spatial databases is on the increase. The information delivery of the services using the road vector and aerial image is reached intuitionally and accurately. However, the spatial inconsistencies in map services such as Daum map, Naver map and Google map is the problem. Our approach is processed to extract the road candidate image, match the template and filter the control points pair using vector median. Finally, CNS node and link are aligned to the real road with the aerial image. The experimental results show that our approach can align a set of CNS node and link with aerial imagery for daejon, such that the completeness and correctness of the aligned road have improved about 35% compare with the original roads.