• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.61-71
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• 2004

얼굴검출을 위한 다양한 연구가 행해지고 있으나 아직도 실시간성의 확보는 미진하다. 이에 본 연구는 연속영상에서 컬러와 움직임 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색 검출을 위한 컬러공간은 조명의 변화에 강인하고 피부색을 좁은 영역으로 정의할 수 있는 Hue와 Cr성분을 조합하여 재구성한 HCr을 사용한다. 배경참조영상 기반에서 밝기와 Cr 성분을 함께 사용하여 획득한 움직임 영역에서, HCr과 적응적 임계값을 이용해서 피부색 영역을 검출하고, 그 검출된 영역의 모양과 크기정보를 통해 얼굴 후보영역을 구한다. 이렇게 구해진 얼굴후보영역에서 G와 B성분의 차이, 밝기, Cr성분 값과 눈과 입의 위치 및 거리관계를 이용하여 눈과 입을 검출하여 얼굴을 확정한다. 실험결과 연속영상에서 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.494-499
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• 2012

본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.3-9
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• 2005

최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.76-85
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• 2011

본 논문에서는 Gabor 특징과 웨이브렛 영역의 BDIP와 BVLC 특징을 이용한 질감 특징 기반 언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환과 웨이브렛 변환을 적용한다. 웨이브렛 영역의 상세 대역에는 Donoho의 연역치화를 적용하여 잡음을 제거한다. 이어서 Gabor 영상에는 크기 연산자를 적용하고 웨이브렛 부대역에는 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 그런 다음 Gabor 크기 영상과 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 통계치를 계산하여 그 결과들을 벡터화하고 융합하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 실험 문서 영상 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.684-691
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• 2001

본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권11호
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• pp.51-57
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• 2001

A light beam reflected from a machined surface generally containes information concerning about its surface roughness. This study examines and proposes a surface roughness measurement technique for on-machine measurement of machined surfaces. The technique is based on the measurement of a reflected laser beam pattern and the statistical analysis of its light intensity distribution. The surface roughness was found to be closely related to the standard deviation of the light intensity on the primary axis of the reflected pattern. An image acquisition device is made up of a laser diode, a half mirror, a screen, and a CCD camera. The exact image with the primary and secondary axes of a reflected laser beam pattern is calculated through such image processing algorithm as thresholding, edge detection, image rotation, segmentation, etc. A median filter and a surrounding light correction algorithm are improve the image quality and reduce the measuring error. Using the developed measuring device the effect of screen materials and workpiece and workpiece materials was investigated. Experimental results regarding to relatively high-quality surfaces machined by grinding, polishing, lapping processes have shown the measurement error is within 10% in the range of $0.1{mu}m~0.8{\mu}m R_q.$Therefore, the proposed method is thought to be effectively used when quick measurements is needed with workpieces fixed on the machine.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.249-255
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.83-88
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• 2024

본 연구에서는 Railroad surface 데이터를 활용하여 Semi-Supervised learning방식으로 railroad surface의 defect를 검출해내는 방안을 제안한다. Resnet50에 ImageNet으로 pretrained된 모델을 이용한다. Label이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정, 선정한 데이터에 label을 부여한 뒤 이 데이터로 모델을 학습시킨다. 학습된 모델을 이용하여 나머지 데이터의 결과값을 예측한 후, 그 예측값이 일정한 threshold보다 큰 것을 골라내고, threshold보다 큰 값들을 값이 큰 순서대로 정렬하여, 일정한 크기만큼 training data에 추가한다. 이 때, 각 class에 속할 확률이 높은 쪽으로 pseudo-labeling을 수행한다. 초기에 label이 부여된 데이터 개수에 따른 전체적인 class 분류 성능을 확인하는 실험 또한 진행하였고, 전체 training data대비 10% 미만의 labeled data로 최대 98%의 정확도를 얻는 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.181-188
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• 2012

본 논문에서는 한방 의료의 설진에서 진단 지표로 활용될 수 있는 효과적인 설태 영역 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태의 자외선 광원에 의한 형광 반응 특성을 이용하여 기존의 설태 추출 방법의 단점으로 지적되었던 진료 환경의 제약성 및 진료 결과의 객관성 부족에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 처리 과정으로는 자외선 광원을 사용하여 설진 영상을 획득하고, 설질(Tongue body)과 설태(Tongue coating) 영역의 색차 크기에 상응하는 히스토그램(Histogram) 상의 골-포인트(Valley-points)를 임계 처리하여 이진화(Binarization)를 수행한다. 최종적으로 설진을 위하여 한의사에게 제공되는 진단 영상은 이진 영상에 케니-에지(Canny-Edge) 알고리즘을 사용하여 설태 윤곽 정보를 추출한 후에 환자의 원 혀 영상에 부과하여 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 다양한 혀 영상을 수집하고, 한의사가 수작업으로 설정한 설태 영역을 참영상(True image)으로 하여 제안한 방법으로 추출한 설태 영역과 비교하였다. 그 결과 제안한 방법은 87.87%의 추출률을 나타냈으며, 추출된 설태 영역의 형태 유사도도 높게 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.749-768
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• 2009

본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.