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텐서보팅을 이용한 텍스트 배열정보의 획득과 이를 이용한 텍스트 검출
이귀상(GueeSang Lee),또안(Toan Nguyen Dinh),박종현(JongHyun Park) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.11
A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images. 본 논문에서는 이차원 텐서보팅과 에지 기반 방법을 이용하여 자연영상에서 문자를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 텍스트의 문자들은 보통 연속적인 완만한 곡선 상에 배열되어 있고 서로 가깝게 위치하며, 이러한 특성은 텐서보팅에 의하여 효과적으로 검출될 수 있다. 이차원 텐서보팅은 토큰의 연속성을 curve saliency 로 산출하며 이러한 특성은 다양한 영상해석에 사용된다. 먼저 에지 검출을 이용하여 영상 내의 텍스트 영역이 위치할 가능성이 있는 텍스트 후보영역을 찾고 이러한 후보영역의 연속성을 텐서보팅에 의해 검증하여 잡음영역을 제거하고 텍스트 영역만을 구분한다. 실험 결과, 제안된 방법은 복잡한 자연영상에서 효과적으로 텍스트 영역을 검출함을 확인하였다.
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클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 움직임 객체 검출
박종현(Jonghyun Park),이귀상(Geesang Lee),또안(Nguyen Dinh Toan),조완현(Wanhyun Cho),박순영(Soonyoung Park) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.47 No.1
비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다. A real-time detection and tracking of moving objects in video sequences is very important for smart surveillance systems. In this paper, we propose a novel algorithm for the detection of moving objects that is the entropy-based adaptive Gaussian mixture model (AGMM). First, the increment of entropy generally means the increment of complexity, and objects in unstable conditions cause higher entropy variations. Hence, if we apply these properties to the motion segmentation, pixels with large changes in entropy in moments have a higher chance in belonging to moving objects. Therefore, we apply the Clausius entropy theory to convert the pixel value in an image domain into the amount of energy change in an entropy domain. Second, we use an adaptive background subtraction method to detect moving objects. This models entropy variations from backgrounds as a mixture of Gaussians. Experiment results demonstrate that our method can detect motion object effectively and reliably.
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