Run - Length Code를 이용한 제약없이 쓰여진 한글 필기체 주소열 분할

김경환(Gyeonghwan Kim),윤정석(Jason J. Yoon) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.28 No.11

While recognition of isolated units of writing, such as a character or a word, has been extensively studied, emphasis on the segmentation itself has been lacking. In this paper we propose an active segmentation method for handwritten Hangul address strings based on the Run-length code. A slant correction algorithm, which is considered as an important preprocessing step for the segmentation, is presented. Three fundamental candidate estimation functions are introduced to detect the clues on touching points, and the classification of touching types is attempted depending on the structural peculiarity of Hangul. Our experiments show segmentation performance of 88.2% on touching characters with minimal over-segmentation. 대부분의 문자 인식기들이 인식대상 영상이 인식단위로 분할되어있다는 가정아래 개발되고 있으나, 실제 필기한글의 분할에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문은 Run-length code를 이용한 능동적인 한글 분할방법을 제시한다. 전처리와 인식단위 분할에 응용할 수 있는, 한글의 구조적 특성을 반영한, 기울기 보정 알고리즘을 제안하고, 필기자들의 일반적인 필기 습관과 한글이 갖는 2차원 구조의 특성을 반영하면서 문자의 접촉점을 적극적으로 찾아내기 위한 기초 함수들과 접촉점들의 분류 방법을 제시한다. 임의의 필기자로부터 수집한 필기 한글 주소열 데이타를 이용해 수행한 실험을 통해, 초과분할을 포함하여, 88.2%의 접촉 문자들을 분리할 수 있었다.

레이더와 비전센서 융합기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적

장재환,김경환,Jang, Jaehwan,Kim, Gyeonghwan 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.50 No.8

본 논문에서는 레이더와 비전센서 융합 기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임추정을 통하여 레이더로 관측한 타겟의 부정확한 횡방향 위치를 보정할 뿐만 아니라 자차의 거동에 따른 자차-지면 간의 기하학적 관계 변화에 적응적으로 전방차량을 검출하고 추적한다. 또한 연산량 부담이 적은 특징점기반의 움직임추정 방법을 사용하여 차량을 검증하는 과정의 수행 횟수 감소를 도모하였다. 제안하는 움직임추정 방법으로 보정한 타겟이 기존의 방법에 비해 높은 시간적 일관성(temporal consistency)을 가지고 전방차량을 추적하는 것은 물론 다양한 도로환경에서 강건하게 전방차량을 검출하는 것을 실험을 통해 입증하였다. In this paper, we propose a method for preceding vehicle detection and tracking with motion estimation by radar-vision sensor fusion. The motion estimation proposed results in not only correction of inaccurate lateral position error observed on a radar target, but also adaptive detection and tracking of a preceding vehicle by compensating the changes in the geometric relation between the ego-vehicle and the ground due to the driving. Furthermore, the feature-based motion estimation employed to lessen computational burden reduces the number of deployment of the vehicle validation procedure. Experimental results prove that the correction by the proposed motion estimation improves the performance of the vehicle detection and makes the tracking accurate with high temporal consistency under various road conditions.

특징점 병합과 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 고려한 B-snake기반 차선 검출

하상헌,김경환,Ha, Sangheon,Kim, Gyeonghwan 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.9

본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다. This paper proposes a robust lane detection algorithm for bumpy or slope changing roads by estimating extrinsic camera parameters, which represent the pose of the camera mounted on the car. The proposed algorithm assumes that two lanes are parallel with the predefined width. The lane detection and the extrinsic camera parameter estimation are performed simultaneously by utilizing B-snake in motion compensated and merged feature map with consecutive sequences. The experimental results show the robustness of the proposed algorithm in various road environments. Furthermore, the accuracy of extrinsic camera parameter estimation is evaluated by calculating the distance to a preceding car with the estimated parameters and comparing to the radar-measured distance.

실시간 응용을 위한 특징점 추출 및 추적 알고리즘의 하드웨어 구현

김현진(Hyunjin Kim),김경환(Gyeonghwan Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.2

본 논문에서는 추출되는 특징점의 수를 일정하게 유지하기 위해 입력 영상의 밝기에 적응적으로 임계값을 설정하는 특징점 추출 알고리즘의 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 또한 주로 MPU를 기반으로 구현되어 왔으니 반복연산 과정이 많아 실시간 처리가 어려웠던 계층적 KLT 특징 추적기를 FPGA를 이용하여 구현함으로 실시간 수행이 가능하도록 하였다. 소프트웨어로 실행한 결과와의 비교를 통하여 특징점의 추출 및 추적이 유사한 양상으로 이루어짐을 검증하였고, 720×480 영상 입력에 대해 초당 30 프레임의 full frame rate로 추적이 수행됨을 확인하였다.

계층적 KLT 특징 추적기의 하드웨어 구현

김현진(Hyunjin Kim),김경환(Gyeonghwan Kim) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.2

본 논문에서는 계층적 KLT 특징 추적기의 하드웨어 구조를 제안한다. 계층적 KLT 특징 추적기(pyramidal Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)는 주로 MPU를 기반으로 구현되어 왔으나 반복연산 과정이 많아 실시간으로 처리하기 어려우므로, 실시간 수행을 위하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서는 추출되는 특징점의 수를 일정하게 유지하기 위해 입력 영상의 밝기에 적응적으로 임계값을 설정하는 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 계층적 KLT 추적 알고리즘을 메모리의 용량 및 대역폭의 한계를 극복하고, FPGA의 병렬처리 특성에 적합한 구조로 변환한다. 소프트웨어로 실행한 결과와의 비교를 통하여 특징점의 추출 및 추적이 유사한 양상으로 이루어짐을 검증하였고, 720×480 영상 입력에 대해 초당 30 프레임의 full frame rate로 추적이 수행됨을 확인하였다. This paper presents the hardware implementation of the pyramidal KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) feature tracker. Because of its high computational complexity, it is not easy to implement a real-time KLT feature tracker using general-purpose processors. A hardware implementation of the pyramidal KLT feature tracker using FPGA(Field Programmable Gate Array) is described in this paper with emphasis on 1) adaptive adjustment of threshold in feature extraction under diverse lighting conditions, and 2) modification of the tracking algorithm to accomodate parallel processing and to overcome memory constraints such as capacity and bandwidth limitation. The effectiveness of the implementation was evaluated over ones produced by its software implementation. The throughput of the FPGA-based tracker was 30 frames/sec for video images with size of 720×480.

시간지연 신경망을 이용한 영문 필기체 단어 분리

윤정석(Jeong-Suk Yoon),김경환(Gyeonghwan Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B

기존의 필기체 인식에 관한 대부분의 연구들은 모든 문자열이 인식에 앞서 적당한 인식단위로 올바르게 분리되었다는 가정에서 출발했다. 그러나 실제로 적당한 인식단위의 입력을 가정한 인식단에 대한 연구는 활발히 진행되어 많은 성과를 거두었으나, 실제로 인식률과 전체 수행시간에 크게 영향을 미치는 문자열의 인식단위로의 분리에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 연결 요소간 물리적 거리에 기반한 직관적 단어 분리 방법을 지양하고, 필기자의 습관에 따른 간단한 특징들을 입력으로 하는 시간지연 신경망을 이용한 새로운 단어 분리 방법을 제안한다. 또한, 기존에 제안되었던 다른 논문들의 결과에 대한 비교 실험을 통해 새로 제안된 방법의 유용성을 확인한다.

퍼지원리에 기반한 차량 번호판 추출 방법

권성진(Sungjin Kwon),김경환(Gyeonghwan Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 명암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고, H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고, 에지밀도지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 97.1%의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.

화질 추정과 특징점 분류를 이용한 Delaunay 삼각화 기반의 지문 정합 알고리즘

성영진(Young-Jin Sung),김경환(Gyeonghwan Kim) 한국멀티미디어학회 2010 멀티미디어학회논문지 Vol.13 No.4

변형된 EWA를 이용한 조감도 영상의 화질개선

양성모(SungMo Yang),김경환(Gyeonghwan Kim) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2C

원영상과 목적영상 사이의 원근 변환(projective transform)에 의해서 생성되는 조감도 영상은 영상의 확대와 축소가 동시에 일어나는 특징을 가지고 있다. 조감도 영상을 구성하는 과정은 원영상의 위치에 따라서 원영상을 확대하거나 축소하여 목적영상을 만들어 내기 때문에, 원영상의 확대와 축소영역을 목적영상에 적합하게 나타내기 위한 보간법이 필요하다. 이중선형 보간법(bilinear interpolation)은 낮은 연산량 때문에 영상변환에 많이 사용되는 보간법이다. 하지만 영상의 확대와 축소 영역에서는 흐려지거나 에일리어싱(aliasing) 효과에 의한 아티팩트(artifact)가 일어나는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 고주파성분을 유지하는 에지(edge)정보 기반의 변형된 EWA를 사용 한다. 그리고 엔티에일리어싱(anti-aliasing)을 수행하는 MIP-mapping을 이용한 보간법을 통해서 축소 영역에서 발생하는 에일리어싱문제를 해결하여 조감도 영상의 화질을 개선한다.

레이더와 비전센서 융합기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적

장재환(Jaehwan Jang),김경환(Gyeonghwan Kim) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.12

본 논문에서는 레이더와 비전센서 융합 기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임추정을 통하여 레이더로 관측한 타겟의 부정확한 횡방향 위치를 보정할 뿐만 아니라 자차의 거동에 따른 자차-지면 간의 기하학적 관계 변화에 적응적으로 전방차량을 검출하고 추적한다. 또한 연산량 부담이 적은 특징점기반의 움직임추정 방법을 사용하여 차량을 검증하는 과정의 수행 횟수 감소를 도모하였다. 제안하는 움직임추정 방법으로 보정한 타겟이 기존의 방법에 비해 높은 시간적 일관성(temporal consistency)을 가지고 전방차량을 추적하는 것은 물론 다양한 도로환경에서 강건하게 전방차량을 검출하는 것을 실험을 통해 입증하였다. In this paper, we propose a method for preceding vehicle detection and tracking with motion estimation by radar-vision sensor fusion. The motion estimation proposed results in not only correction of inaccurate lateral position error observed on a radar target, but also adaptive detection and tracking of a preceding vehicle by compensating the changes in the geometric relation between the ego-vehicle and the ground due to the driving. Furthermore, the feature-based motion estimation employed to lessen computational burden reduces the number of deployment of the vehicle validation procedure. Experimental results prove that the correction by the proposed motion estimation improves the performance of the vehicle detection and makes the tracking accurate with high temporal consistency under various road conditions.