• 통합자연과학논문집
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• 제12권4호
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• pp.122-126
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• 2019

In this paper, we propose a simple and efficient retrieval technique using the feature value of the corner region, which is one of the shape information attributes of images. The proposed algorithm extracts the edges and corner points of the image and rearranges the feature values of the corner regions doubly, and then measures the similarity with the image in the database using the correlation of these feature values as the feature vector. The proposed algorithm is confirmed to be more robust to rotation and size change than the conventional image retrieval method using the corner point.

• 스마트미디어저널
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• 제2권1호
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• pp.31-36
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• 2013

A robust and efficient text extraction is very important for an accuracy of Optical Character Recognition (OCR) systems. Natural scene images with degradations such as uneven illumination, perspective distortion, complex background and multi color text give many challenges to computer vision task, especially in text extraction. In this paper, we propose a method for extraction of the text in signboard images based on a combination of mean shift algorithm and weighting scheme of hue and saturation in HSI color space for clustering algorithm. The number of clusters is determined automatically by mean shift-based density estimation, in which local clusters are estimated by repeatedly searching for higher density points in feature vector space. Weighting scheme of hue and saturation is used for formulation a new distance measure in cylindrical coordinate for text extraction. The obtained experimental results through various natural scene images are presented to demonstrate the effectiveness of our approach.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.368-377
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• 2011

본 논문에서는 특징점 정합을 통한 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 사용될 수 있는 알고리즘 중 대표적인 SURF 알고리즘 기반 특징점 추출기의 하드웨어 구조 설계 및 FPGA 검증 결과에 대해 기술한다. SURF 알고리즘은 크기와 회전변화에 강한 특징점과 서술자를 생성함으로써 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 활용될 수 있다. 하지만 ARMl1(667Mhz) 프로세서와 128Mbytes의 DDR 메모리를 사용하는 임베디드 환경에서 실험결과 VGA($640{\times}480$) 해상도 C영상의 특정점 추출 처리 시약 7,200msec의 시간이 걸려 실시간 동작이 불가능한 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 핵심 요소인 적분 이미지 메모리 접근 패턴을 분석하여 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 줄이는 방법을 이용해 실시간 동작이 가능하도록 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어를 Xilinx(社)의 Vertex-5 FPGA 를 이용하여 검증한 결과 l00Mhz 클록에서 VGA 영상의 특징점 추출시 약 60frame/sec로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권4호
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• pp.111-117
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• 2009

In this paper, a new speech endpoint detector in noisy environment is proposed. According to the previous research, the energy feature in the speech region is easily distinguished from that in the speech absent region. In conventional method, the endpoint can be found by applying the edge detection filter that finds the abrupt changing point in feature domain. However, since the frame energy feature is unstable in noisy environment, the accurate edge detection is not possible. Therefore, in this paper, the novel feature extraction method based on spectrum envelop pattern is proposed. Then, the edge detection filter is applied to the proposed feature for detection of the endpoint. The experiments are performed in the car noise environment and a substantial improvement was obtained over the conventional method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1016-1023
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• 2009

자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.319-327
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• 2012

본 논문에서는 착용식 추적장치나 표식 등의 보조 도구를 사용하지 않는 환경의 동영상 데이터로부터 수화 패턴을 인식하는 방법론에 관하여 고찰한다. 시스템 설계 및 구현에 관한 주제로서 특징점의 추출기법, 특징데이터의 표현기법 및 패턴 분류기법에 관한 방법론을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 일련의 동영상으로 표현되는 수화패턴에 대하여 특징점의 공간적 위치에 대한 변이 뿐만 아니라 시간차원의 변화를 고려한 특징데이터의 표현방법을 제시하며, 방대한 데이터에 의한 분류기의 크기 문제와 계산량의 문제를 개선하기 위하여 효과적으로 특징수를 줄일 수 있는 특징추출 방법을 소개한다. 패턴 분류과정에서 점진적 학습(incremental learning)이 가능한 신경망 모델을 제시하고 그 동작특성 및 학습효과를 분석한다. 또한 학습된 분류모델로부터 특징과 패턴 클래스 간의 상대적 연관성 척도를 정의하고, 이로부터 효과적인 특징을 선별하여 성능저하 없이 분류기의 규모를 최적화 할 수 있음을 보인다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴을 대상으로 적용한 실험을 통하여 유용성을 평가한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.272-275
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• 2016

본 논문은 위성 영상을 위한 안개 제거 및 표면반사율 기반의 특징점 검출 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거를 위한 DCP 방법은 패치 기반의 처리 방식으로 인해 전달맵 생성 과정에서 블록현상이 발생하게 되고, 이는 영상을 흐리게 하는 원인이 된다. 따라서 제안한 은닉마코프 기반의 방법은 영상의 블록 현상을 제거하고 선명도를 향상한다. 또한 표면반사율 기반의 견고한 특징점 추출을 통해서 영상 정합의 정확성을 향상하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 안개 제거의 성능에서 우수함을 확인하였으며 이를 통해 특징 검출 및 위성 영상 정합에 적합함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.147-156
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• 2013

본 논문에서는 이동하는 로봇에 탑재한 대화체 음성인식기의 주위 잡음 환경에 강인한 새로운 음성 끝점 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법은 특징 값의 갑작스러운 변화점을 찾기 위해 에지 검출 필터(edge detection filter)를 적용하여 끝점을 찾았다. 하지만 프레임 에너지의 특징은 잡음 환경에서 불안정하기 때문에 음성의 끝점을 정확하게 찾기 어렵다. 그러므로 두 번의 고속 퓨리에 변환과 통계적 모델 기반의 특징 추출 기법을 제안하여 에지 검출 필터에 적용한다. 제안한 기법이 기존의 기법보다 강인한 특징이 될 수 있음을 본 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.77-80
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• 2013

SURF 알고리즘은 영상의 특징점 검출 및 서술자를 생성하는 알고리즘으로 크기와 회전, 조명 및 시점 등의 환경 변화에 강인한 특징을 가지고 있다. 이러한 특징 때문에 객체 인식, 파노라마 이미지, 3차원 영상 복원 등 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있다. 하지만 SURF 알고리즘과 같은 대부분의 인식 알고리즘은 많은 양의 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 구현이 어렵다. 본 논문은 SURF의 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 분석하여 효율적인 메모리를 설계함으로써 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 최소화하여 실시간 구현이 가능하도록 설계하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.41-46
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• 2004

This paper proposes a separation of mixed signals by using the robust independent component analysis(RICA) based on neural networks. RICA is based on the temporal correlations and the second order statistics of signal. This method e is applied for improving the analysis rate and speed in which the sources have very small or zero kurtosis. The proposed method has been applied for separating the 10 mixed finger prints of $256{\times}256$-pixel and the 4 mixed images of $512{\times}512$-pixel, respectively. The simulation results show that RICA has the separating rate and speed better than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.