• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.6
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• pp.1524-1529
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• 2007

In this paper, automatic shot panorama construction method is presented. For construction of panorama image, conventional panoramic techniques manually took two panorama members, but the proposed method automatically takes panorama members according to moving camera and constructs panorama image. The panorama members are automatically selected and taken by tracking region over image stream form camera. Matching region for panorama including the tracking region in the members is selected and applied by invariant feature panoramic method. Our method can automatically shot panorama members and has merit of high processing speed. In the experiments, it was shown that the algorithm required about 0.89 second in processing time, about two times shorter than existing invariant feature based one(6), for color images of $320{\times}240$ size.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.553-555
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• 2022

This paper is about a real-time automatic face recognition system based on one-shot panoramic scanning. It detects multiple faces in real time through a single panoramic scanning process and recognizes pre-registered faces. Instead of recognizing multiple faces within a single panoramic image, multiple faces are recognized using multiple images obtained in the scanning process. This reduces the panorama image creation time and stitching error, and at the same time can improve the face recognition performance by using the accumulated information of multiple images. It is expected that it can be used in various applications such as a multi-person smart attendance system with only a simple image acquisition device.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.215-217
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• 2007

본 논문에서는 자동 촬영 파노라마 생성 방법을 제안한다. 기존에는 두 장의 파노라마 멤버들을 수동으로 촬영하여 파노라마 영상을 만드는 반면, 제안한 방법은 이동되는 카메라에서 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영하여 파노라마 영상을 생성한다. 파노라마 멤버들은 카메라로부터 들어오는 영상 스트림에서 추적 영역을 자동으로 추적하여 촬영된다. 촬영된 멤버들은 추적 영역을 포함하는 정합 영역에 대해 불변 특징 방법을 적용한다. 이 방법은 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영할 수 있고 파노라마 생성 속도가 빠른 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약 0.89초로 기존의 특징 기반 방법[2]에 비해 처리 속도가 약 2배 빠른 결과를 보였다.