• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.94-102
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• 2011

본 논문은 눈 깜박임 패턴을 이용한 새로운 졸음 검출 알고리즘을 제안하였다. 유한오토마타를 이용한 졸음 검출 모델을 제안하여 눈감은 상태를 나타내는 입력 심벌의 개수만을 체크함으로써 눈 깜박임, 졸음, 수면 검출을 용이하게 하였다. 또한 수평 투영 히스토그램의 특성을 이용하여 눈동자가 있는 영역만을 구해 수직 투영 히스토그램을 취함으로써 눈썹이나 안경테와 같은 외부 영향을 최소화 시켜 정확도를 높였다. ZJU 눈 깜박임 데이터베이스를 이용한 눈 깜박임 검출 실험 결과 93% 이상의 정확도를 얻음으로써 제안된 방법의 우수함을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.131-143
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• 1998

This paper presents a high performance disparity extraction algorithm that generate a dense and accurate disparity map using low-resolution disparity histogram. Disparity distribution of background and object areas can besegmented from low-resolution disparity histogram. These information can be used to reduce the search area and search range of the high-resolution image resulting reliable disparity information in high speed. The computationally efficient matching pixel count(MPC) similarity measure technique is useed extensively toremove the redundancies inherent in the area-based matching method, and also results robust matching at the boundary region. Resulting maches are further improved using iterative support algorithm and post processing. We have obtained good results on randomdot stereogram and real images obtained in our carmera system.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권2호
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• pp.79-82
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• 2017

Smoke and fire have different shapes and colours. This article suggests a fully connected system which is used two features using Adaboost algorithm for constructing a strong classifier as linear combination. We calculate the local histogram feature by gradient and bin, local binary pattern value, and projection vectors for each cell. According to the histogram magnitude, this paper applied adapted weighting value to improve the recognition rate. To preserve the local region and shape feature which has edge intensity, this paper processed the normalization sequence. For the extracted features, this paper Adaboost algorithm which makes strong classification to classify the objects. Our smoke detection system based on the proposed approach leads to higher detection accuracy than other system.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권3호
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• pp.171-176
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• 2005

This paper proposes an automatic liver segmentation method using improved partial histogram threshold (PHT) algorithms. This method removes neighboring abdominal organs regardless of random pixel variation of contrast enhanced CT images. Adaptive multi-modal threshold is first performed to extract a region of interest (ROI). A left PHT (LPHT) algorithm is processed to remove the pancreas, spleen, and left kidney. Then a right PHT (RPHT) algorithm is performed for eliminating the right kidney from the ROI. Finally, binary morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the ROI boundary. Ten CT slices of six patients (60 slices) were selected to evaluate the proposed method. As evaluation measures, an average normalized area and area error rate were used. From the experimental results, the proposed automatic liver segmentation method has strong similarity performance as the MSM by medical Doctor.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.266-270
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• 2016

In this paper, we propose a technique of drowsiness detection using machine vision. The drowsiness of vehicle driver is often the primary cause of motor vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images for detecting drowsiness status of driver is critical for preventing these accidents. In our suggested method, we analyze the changes of histogram and edge of eye region images which are acquired using CCD camera. We developed a drowsiness detection system using the histogram and edge change information. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness nearly to 98%, and can be used for preventing vehicle accidents due to the drowsiness of drivers.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.111-120
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• 2016

칩 상에서 연결을 담당하는 와이어의 인식은 칩 역공학에서 가장 중요한 부분 중 하나이다. 칩 사진에서 인식된 와이어는 칩 회로의 논리 수준 또는 기능 수준 표현을 복원하는데 사용된다. 기존의 칩 역공학에서 주로 사용되는 수작업에 의한 와이어 인식은 정확한 결과를 제공하지만, 한 칩이나 블록에 속한 와이어의 수가 수십 만개 또는 그 이상이 될 경우 너무 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 칩 상의 와이어는 그 재료에 따라 특정한 밝기나 색상 특성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 칩 사진에 나타나는 영역의 밝기나 색상 특성을 이용하여 와이어 여부를 판단하는 2단계 방법을 제안한다. 즉, 이미지 이진화 과정과 이진 이미지에 나타나는 영역에 대한 와이어 여부를 판단하는 과정으로 이루어진다. 활용되는 기법들은 기존에 제안된 기법들을 이용한다. 둘째 단계에서, 와이어 영역의 특성을 지정해주기 위해서 사용자는 특정 와이어 영역을 선택하는 과정을 수행해야 한다. 선택된 와이어 영역의 히스토그램 특성은 다른 영역과의 히스토그램 유사도를 계산하는 데 사용된다. 첫 번째 실험은, 기존에 제안된 몇 가지 이미지 이진화 기법 중에서 둘째 단계를 위해 적절한 한 가지 기법을 선택하기 위한 것이다. 와이어 영역 판별 방법에 대한 둘째 실험은, 실험적으로 비교 가능한 기존 방법이 없는 관계로, 본 논문에서 제안하는 그레이 스케일 또는 HSV 컬러를 이용하는 히스토그램 유사도 비교 방법 세 가지에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 제일 성능이 좋은 방법은, 와이어 영역으로 판단한 영역이 진짜 와이어 영역인 비율이 98% 이상임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.181-183
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• 2004

In this paper, We proposed an algorithm which extraction iris region from 2D image. Our method is composed of three parts : internal boundary defection and external boundary detection. Since eyelid and eyelash cover part of the boundary and the size of iris changes continuously, it is difficult to extract iris region accurately. For the interior and exterior boundary detection, we used partial differentiation of histogram. Performance of the proposed algorithm is tested and evaluated using 360 iris image samples.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2000년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.593-600
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• 2000

Most of ground investigations can be grasped geological distribution which like rock name, geological structure, soil condition, underwater condition, land slide, ground cave-in, ground collapse by geological survey. But geological survey is limited to part region geological structure, not wide region. Therefore, Image Processing Method must need to grasp wide region geological structure. The object of this research is presented analysis data of geotechnical engineering in first step investigation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1564-1572
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• 2011

본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.1-8
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• 2010

얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.