• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.839-844
• /
• 2003

This paper presents a method to segment wafer ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of the semiconductor process. The active multiple templates matching method is suggested to search ID areas on wafers and segment them into meaningful regions and it would have been impossible to recognize characters using general OCR algorithms. This active template model is designed by applying a snake model that is used for active contour tracking. Active multiple template model searches character areas and segments them into single characters optimally, tracking each character that can vary in a flexible manner according to string configurations. Applying active multiple templates, the optimization of the snake energy is done using Greedy algorithm, to maximize its efficiency by automatically controlling each template gap. These vary according to the configuration of character string. Experimental results using wafer images from real FA environment are presented.

• 전기학회논문지P
• /
• 제55권4호
• /
• pp.167-175
• /
• 2006

This paper presents a method to segment semiconductor wafer ID on poor quality images. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not so good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID and it is not easy to identify and then recognize the ID characters. Conventional several method to segment the interesting ID regions fails on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To find out the optimal solution of multiple template model in ID regions, we introduce newly-developed snake algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제4권2호
• /
• pp.120-127
• /
• 2000

최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권2호
• /
• pp.51-64
• /
• 2004

본 논문은 다수의 지문 특징점 템플릿(fingerprint minutiae template)을 융합하여 하나의 슈퍼 템플릿(super-template)을 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 템플릿은 지문의 올바른 특징점 정보만으로 구성된 템플릿을 의미하는 것으로써 된 연구에서 제안하는 재귀적 베이지안 추정(recursive Bayesian estimation) 방법으로 특징점의 신뢰도를 추정하여 논은 신뢰도를 가지는 특징점만으로 슈퍼 템플릿을 생성한다. 본 논문에서는 지문 영상이 순차적으로 획득될 때, 나중에 획득된 지문 영상 특징점 정보에 재귀적 베이지안 추정 기법을 적용하여 먼저 획득된 영상의 특징점들에 대한 신뢰도를 추정한다. 적용된 재귀적 베이지안 추정 방법은 여러 영상에서 공통적으로 발견된 특징점에 대해 그 신뢰도를 증가시키는 반면, 다른 영상에서 발견되지 않는 특징점의 신뢰도는 감소시킨다. 같은 방법으로, 특징점의 타입(분기점과 단점)에 대한 신뢰도도 추정할 수 있다. 본 논문은 실험을 통해 제안한 알고리즘에 의한 슈퍼 템플릿이 인증 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.31-39
• /
• 2016

보안 시스템에 있어 생체정보는 소유와 사용의 편리성으로 매우 유용하나 일반적으로 불법 유출 시 변경이 불가능하여 타인의 재사용에 따른 범죄와 개인 프라이버시 침해의 위험성이 있으므로 최근 생체정보의 저장관리에 대한 보안의 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 생체인증 시스템은 단일 저장 장소에 하나의 완전한 템플릿을 암호화 하여 보관 하였지만 본 논문에서는 템플릿을 사용자 마다 서로 다른 방법으로 분할하여 암호화 후 분할형태로 개인식별 정보와 서로 다른 저장장소에 보관하여 인증 시에만 복원 후 삭제함으로 템플릿 보관 및 불법 유출에 따른 문제와 사용자의 불안 심리를 해소할 수 있는 생체정보 다분할 분산 저장 시스템을 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.666-671
• /
• 2008

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.2486-2491
• /
• 2003

This paper presents a method to segment object ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of FA inspection process. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. We propose a multiple template method, called as ATM (Active Template Model) which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match and segment several characters of the inspection images. Conventional Snakes algorithm provides a good methodology to model the functional of ATM. To increase the computation speed to segment the ID mark regions, we introduce the Dynamic Programming based algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제52권3호
• /
• pp.148-155
• /
• 2003

In this paper, a nonlinear anisotropic filtering method without the loss of important information happened due to the repeated filtering in magnetic resonance images is proposed. First of all original images are divided into four regions, e.g., SPR(Strong Plain Region), EPR(Easy Plain Region), SER(Strong Edge Region), and EER(Easy Edge Region). An optimal template among multiple templates is selected, then the nonlinear anisotropic filtering based on the template is applied in pixel by pixel basis. In the proposed algorithm, filtering strength of EER containing important information is adjusted very weak and filtering strength for remaining regions is also adjusted according to the degree of the importance. In spite of repeated filtering, resulting images by the proposed method could still preserve anatomy information of original images without any degradation. Compared to the existing nonlinear anisotropic filtering, the proposed filtering method with multiple templates provides higher reliability for filtered images.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.701-709
• /
• 2015

Image stitching method is a technique for obtaining an high-resolution image by combining two or more images. In X-ray image for clinical diagnosis, the size of the imaging region taken by one shot is limited due to the field-of-view of the equipment. Therefore, in order to obtain a high-resolution image including large regions such as a whole body, the synthesis of multiple X-ray images is required. In this paper, we propose a rapid stitching method of digital X-ray images using template-based registration. The proposed algorithm use principal component analysis(PCA) and k-nearest neighborhood(k-NN) to determine the location of input images before performing a template-based matching. After detecting the overlapping position using template-based matching, we synthesize input images by alpha blending. To improve the computational efficiency, reduced images are used for PCA and k-NN analysis. Experimental results showed that our method was more accurate comparing with the previous method with the improvement of the registration speed. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 2D or 3D multiple images.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.726-733
• /
• 2004

This paper presents a method to segment object ID(identification) marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of automated inspection process. The method is based on dynamic programming using multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID marks and it is not easy to identify and recognize the ID characters. Conventional several methods to segment the interesting ID mark regions fail on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To increase the computation speed to segment the ID mark regions, we introduce the dynamic programming based algorithm. Experimental results using images from real factory automation(FA) environment are presented.