• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.66-77
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• 2011

본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.304-314
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• 2007

내용 기반 영상 검색(CBIR)은 영상 내용의 특성 기술을 이용하여 영상을 저장하고 검색하는 기법이다. 좀더 정확한 영상 검색을 지원하기 위하여 영상 내용을 좀 더 효과적으로 기술할 수 있는 특성의 개발이 필요하게 되었다. 현재 주로 사용되고 있는 낮은 레벨의 색상, 질감, 형태 등의 특성은 인간의 인지와 직접적으로 연관이 되지 않으며, 여러 개의 객체가 포함되어 있는 영상은 잘 기술하지 못한다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상 검색 분야의 연구는 높은 레벨의 특성에 대한 연구로 진행되게 되었다. 높은 레벨의 특성은 좀 더 인간의 인지와 유사한 형식으로 영상을 기술하며, 대표적인 특성으로는 객체간의 위치 관계 표현 등이 있다. 하지만 객체간의 위치 관계 표현에 대한 이전의 연구들은 회전된 영상은 검색하지 못한다는 단점이 있다. 하지만 회전 불변(rotation invariant)은 정확한 영상 검색을 위한 특성 기술에 있어 중요하다. 본 논문에서는 객체간의 위치 관계를 효과적으로 표현하기 위한 높은 레벨의 특성인 8AB(8 Angular Bin)라는 새로운 기법을 제안한다. 8AB 기법은 회전 불변을 지원한다. 제안한 기법을 이용한 유사도 계산 및 검색 기법 역시 제안되었다. 또한 본 논문에서는 검색 시간을 단축하기 위한 검색 공간 축소 기법을 제안하였다. 이러한 기법들을 이용하여 실제 데이타와 합성 데이타를 사용한 실험을 행하여 제안된 기법의 유효성 및 검색 공간 축소 기법의 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.187-195
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• 2013

차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.104-115
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• 2001

본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.83-93
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• 2013

최근 영상처리 응용의 일환으로 객체 추적 시스템에 많이 활용되는 SURF 알고리즘의 경우 영상의 회전 및 크기 변화에 강인한 특이점을 추출한다는 특징이 있지만 연산이 복잡하고 연산량이 많아 임베디드 환경에서 IP로 사용되기 위해서는 하드웨어 가속기 개발이 필수적이다. 하지만 이 때 요구되는 내부 메모리 사이즈가 매우 크기 때문에 ASIC이나 SoC 시스템으로 개발 할 때 칩 회로 사이즈가 커서 IP의 가치를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 하드웨어 가속기 개발 시 회로면적에 효율적인 설계를 위해 내부 블록메모리 사용량을 줄이고 외부 메모리와 DMA를 사용하여 세분화된 Sub-IP 구조로 설계하는 것에 대해 연구하고 간단한 객체 추적 알고리즘을 개발하여 그 결과를 적용하였다. ARM Cortex-M0, AHB-lite, APB, DMA, SDRAM Controller로 구성된 시스템 환경에서 실험 결과 VGA(640x480)영상에서 SURF 알고리즘의 처리속도는 약 31frame/sec, 블록 메모리의 크기는 81Kbytes, 30nm 공정에서 회로의 크기는 약 74만 게이트 크기로 SoC 칩의 하드웨어 IP로 활용이 가능하였다. SURF와 비슷한 영상처리 알고리즘에서도 본 논문에서 제안하는 설계방법을 적용하면 타겟 어플리케이션에 효율적인 하드웨어 설계를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.27-37
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• 2008

멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.