• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.41-46
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• 2010

본 논문에서는 다양한 환경변수가 존재하는 실내에서 효율적인 객체를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 실내 환경은 조명의 변화와 객체에 의해 발생된 그림자, 바닥면에 반사된 조명성분 등으로 인하여 정확한 객체 검출이 이루어지기 어려운 환경이다. 먼저 객체검출을 위한 배경영상을 생성한다. 영상 내에 객체가 존재하는 경우 이전에 생성된 배경영상과 현재 입력영상간의 유사도 비교를 통해 보정된 배경영상을 생성한다. 배경영상과 입력영상으로 생성한 평균영상과 보정된 배경영상을 이용하여 혼합영상을 생성한다. 마지막으로 혼합영상을 이용하여 입력된 영상으로부터 객체를 검출한다. 검출된 객체를 보완하기 위해 레이블링 과정을 통해 잡음 성분을 제거한 후 모폴로지 기법을 적용하여 객체영역 보완한다. 따라서 조명의 변화나 그림자와 같은 환경변수로부터 강인한 객체를 검출한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 변형된 조명성분과 그림자 성분이 포함되어 있는 혼합영상을 사용하기 때문에 기존시스템보다 객체영역 검출이 더욱 효과적이다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 딥러닝을 이용한 이미지 매팅 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 사진측량 분야에서도 고품질의 실감모형을 제작하기 위해서는 촬영된 이미지에서 유물 정보를 추출하는 과정이 필요하며, 이와 같은 과정은 많은 시간과 인력이 들어 기존에는 크로마키를 이용하여 추출하는 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존의 방법은 세부 분류에 대한 정확도가 떨어져 고품질 실감모형에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 사전배경정보와 훈련된 학습데이터를 이용하여 고해상도 유물 이미지에서 배경정보를 제거하고 추출된 유물 이미지에 대하여 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 제안된 방법과 FBA(매뉴얼 트라이맵)이 정량적으로 높은 결과를 나타냈으며, 정성적 평가에서도 유물 주변부의 분류도가 높은 정확도를 보였다. 따라서 제안된 방법은 고해상도 유물 이미지 분류에 있어 사전배경정보 취득을 통하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실내 유물 촬영에서 그 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.57-63
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• 2015

얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 성능이 향상된 얼굴영역 검출을 위해서 먼저 영상에서 YCbCr 피부색 색상 정보를 이용하여 배경을 제거하고 상태 기반 방법인 Haar-like Feature 방법을 이용하였다. 입력영상에 대하여 배경을 제거함으로써 처리속도가 향상된, 배경에 강건한 얼굴검출 결과를 얻을 수 있었다.

• 천문학논총
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• 제32권1호
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• pp.327-329
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• 2017

We report a spatial fluctuation analysis of the sky brightness in the near-infrared from observations towards the north ecliptic pole (NEP) by AKARI at 2.4 and $3.2{\mu}m$. As a follow up study of our previous work on the Monitor field of AKARI, we used NEP deep survey data, which covered a circular area of about 0.4 square degrees, in order to extend fluctuation analysis at angular scales up to 1000". After pre-processing, additional correction procedures were done to correct time varying components and instrumental effects such as MUXbleed. To remove resolved objects, we applied $2{\sigma}$ clipping and point spread function (PSF) subtraction. We finally obtained mosaicked images which can be used for the study of various diffuse emissions in the near-infrared sky and found that there are spatial structures in the mosaicked images using a power spectrum analysis.

• 동의생리병리학회지
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• 제18권4호
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• pp.1154-1158
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• 2004

The classical ABC (avidin-biotin peroxidase complex) method for immunohistochemistry in the paraffin-embedded tissues bring into being disadvantage such as low sensitivity of antigen detection and highly background. The biotinyl-tyramide conjugation recently introduced for sensitive immunohistochemistry was applied to light microscopy in paraffin-embedded pancreatic and liver tissues. The protocol consists of an indirect method in which 4-5㎛ tissue sections are reacted successively within a specific primary antibody, followed by a biotinylated secondary antibody, streptavidin-horseradich peroxidase (HRP), and then finally with biotinyl-tyramide. The labeling obtained for insulin and collagen antigen tested in pancreatic and liver tissues, respectively, was found to be highly specific with the labeling for each antigen confined to its particular cellular compartment. In this study, fish (flounder) serum was specially applied to remove nonspecific binding. Background levels and nospecific deposition of the staining were negligible. This results suggest that super-signal induction method by biotinyl-tyramide conjugate can readily applied to antigen detection of the paraffin-embedded tissues.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.37-39
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• 2009

In the research of speech recognition, locating the beginning and end of a speech utterance in a background of noise is of great importance. Since the background noise presenting to record will introduce disturbance while we just want to get the stationary parameters to represent the corresponding speech section, in particular, a major source of error in automatic recognition system of isolated words is the inaccurate detection of beginning and ending boundaries of test and reference templates, thus we must find potent method to remove the unnecessary regions of a speech signal. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two simple time-domain measurements - short-time energy, and short-time zero-crossing rate, which couldn't guarantee the precise results if in the low signal-to-noise ratio environments. This paper proposes a novel approach that finds the Lyapunov exponent of time-domain waveform. This proposed method has no use for obtaining the frequency-domain parameters for endpoint detection process, e.g. Mel-Scale Features, which have been introduced in other paper. Comparing with the conventional methods based on short-time energy and short-time zero-crossing rate, the novel approach based on time-domain Lyapunov Exponents(LEs) is low complexity and suitable for Digital Isolated Word Recognition System.

• 한국IT서비스학회지
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• 제6권3호
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• pp.241-249
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• 2007

This paper describes a real-time face tracking system using effective detector and Kalman filter. In the proposed system, an image is separated into a background and an object using a real-time updated face color for effective face detection. The face features are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. The moving face is traced with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. The proposed system sets up an initial skin color and updates a region of a skin color through a moving skin color in a real time. It is possible to remove a background which has a similar color with a skin through updating a skin color in a real time. Also, as reducing a potential-face region using a skin color, the performance is increased up to 50% when comparing to the case of extracting features from a whole region.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.25-34
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• 2017

오토인코더(Autoencoder)는 입력 계층과 출력 계층이 동일한 딥러닝의 일종으로 은닉 계층의 제약 조건을 이용하여 입력 벡터의 특징을 효과적으로 추출하고 복원한다. 본 논문에서는 CAPTCHA 이미지 중 하나의 숫자와 자연배경이 혼재된 영역을 대상으로 일련의 다양한 오토인코더 모델들을 적용하여 잡음인 자연배경을 제거하고 숫자 이미지만을 복원하는 방법들을 제시한다. 제시하는 복원 이미지의 적합성은 오토인코더의 출력을 입력으로 하는 소프트맥스 함수를 활성화 함수로 사용하여 검증하고, CAPTCHA 정보를 자동으로 획득하는 다른 방법들과 비교하여, 본 논문에서 제시하는 방법의 우수함을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.21-28
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• 2016

In this paper, we propose a fast small target detection method using multiple filters, and describe system implementation using IPP libraries. To detect small targets in Infra-Red images, it is mandatory that you should apply a filter to eliminate a background and identify the target information. Moreover, by using a suitable algorithm for the environments and characteristics of the target, the filter must remove the background information while maintaining the target information as possible. For this reason, in the proposed method we have detected small targets by applying multi area(spatial) filters in a low luminous environment. In order to apply the multi spatial filters, the computation time can be increased exponentially in case of the sequential operation. To build this algorithm in real-time systems, we have applied IPP library to secure a software optimization and reduce the computation time. As a result of applying real environments, we have confirmed a detection rate more than 90%, also the computation time of the proposed algorithm have been improved about 90% than a typical sequential computation time.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.477-486
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• 2016

This paper presents the area classification, identification, and tracking for multiple moving objects with the similar colors. To do this, first, we use the GMM(Gaussian Mixture Model)-based background modeling method to detect the moving objects. Second, we propose the use of the binary and morphology of image in order to eliminate the shadow and noise in case of detection of the moving object. Third, we recognize ROI(region of interest) of the moving object through labeling method. And, we propose the area classification method to remove the background from the detected moving objects and the novel method for identifying the classified moving area. Also, we propose the method for tracking the identified moving object using Kalman filter. To the end, we propose the effective tracking method when detecting the multiple objects with the similar colors. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.