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전병태,소정,유장희,Chun, Byoung-Tae,Soh, Jung,Yoo, Jang-Hee 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.10
Number plates of vehicles operating in real world are sometimes difficult to recognize due to the number plate degradation (bent or dirty plates). To recognize the vehicle number from a number plate with severe degradation, good segmentation is necessary, which in turn requires good thresholding. This paper proposes a binarization method that combines the fast processing speed of global thresholding methods with the local thresholding methods' ability to adapt to lacal gray level characteristics. The proposed method overcomes the degradation of number plates quickly and maintains the widths of digit strokes uniform. The paper presents results of comparison with existing global and local thresholding methods.
전병태(Byung Tae Chun),소정(Jung Soh) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.6
영상처리 기법을 이용하여 이동중인 차량을 추적하고 계수하는 시스템은 많은 분야에 응용될 수 있다. 기존의 차량계수 시스템에서 사용한 방법들은 도로의 구조 정보와 시간 흐름에 따라 변화하는 차량의 이동 속도를 시스템에 반영하지 않기 때문에 효율적인 차량 계수가 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 차량의 이동 상황을 추적하는 이동점 추적 방법에 대하여 기술한다. 또한 추출된 도로 구조 정보와 차량의 이동 속도 정보를 이용하여 가변적으로 개수 범위를 조정함으로써 불필요한 처리시간을 절약하는 효율적인 차량 게수 방법을 제안한다. A system to track and count moving vehicles using image processing techniques can be applied to many areas Methods used in conventional vehicle counting systems do not take into account road structure information and vehicle speeds that change over time, thus not achieving efficient vehicle counting. This paper describes a point tracking method for tracking movement of vehicles In addition, we propose an efficient vehicle counting method which saves unnecessary processing time by adjusting the counting scope dynamically using information on extracted road structure and vehicle speeds.
윤호섭(Ho-Sub Yoon),소정(Jung Soh),왕민(Min Wang),민병우(Byung-Woo Min) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.7
본 논문은 얼굴 인식을 위한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘을 기술한다. 자연스런 사무실 환경에서 얼굴 구성 요소를 추출하기 위해 고립 영역에 관한 사전 지식 및 얼굴 모델 정보를 사용하였다. 사람의 얼굴 요소간의 구성 관계는 여러 규칙으로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 적응 소벨 마스크를 이용한 에지 검출 및 8-연결 레이블링 알고리즘을 수행한다. 레이블링된 영상은 많은 고립 영역을 갖는다. 먼저, 불규칙적인 입력 상태에 크게 영향받지 않는 눈의 크기 규칙을 이용한다. 이 규칙은 눈 요소가 배경으로부터 고립되며, 적절한 크기를 가지고 있고, 일정 비의 수평 수직길이를 갖는다는 지식에 기반을 둔 규칙이다. 다음은 눈 후보 영역에 대해 모양 및 관계 검증 수행 후, 얼굴 모델을 통한 검증을 통해 눈 쌍을 찾는다. 찾아진 눈 쌍의 위치를 기준으로 코와 입의 영역을 추출한다. 40명의 사람으로부터 얻은 80개의 입력 영상을 대상으로 제안된 알고리즘을 수행한 결과 91%의 추출률을 얻었다. 실패한 9%는 눈 영역에 근접한 눈썹 영역 등이 연결되어 나타났기 때문이다. 이 경우는 개발중인 입 영역 처리 모듈을 이용하여 해결할 수 있을 것으로 기대된다. This paper describes a facial component detection algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. Relations between human face components are represented by various rules We perform edge detection using an adaptive Sobel mask and 8 connected labelling. Labeled images have many isolated components. First, eye size rules that are not affected much by irregular input image conditions are used The rules are based on the knowledge that an eye component is isolated from background, expected to have a stable size, and limited in the ratio of horizontal to vertical sizes. Then shapes of and relations · between eye candidate regions are verified and one eye pair is located using face model verification Nose and moth regions are extracted based on the location of the eye pair. We tested 80 images of 40 people, and achieved 91% detection rate using the proposed algorithm The main reasons of the 9% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows These cases arc expected to he handled by the mouth region processing module being developed.
윤호섭(Ho-Sub Yoon),소정(Jung Soh),민병우(Byung-Woo Min) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods for hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking arid gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroid, and thus, produces a trajectory The spotting algorithm divides the trajectory into real and meaningless gestures. In constructing a feature database, the proposed approach lise the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.