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영역의 크기 변화에 강인한 영상 검색을 위한 칼라 크로스-코렐로그램
안명석,조석제,An, Myoung-Seok,Cho, Seok-Je 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.6
본 논문에서는 효과적인 영상검색을 위한 특징으로 칼라 크로스-코렐로그램(color cross-correlogram)을 제안한다. 칼라 크로스-코렐로그램은 영상에서 일정 거리에 있는 두 화소에서 다른 칼라가 나타날 확률을 나타낸 것으로, 영상에 존재하는 하나의 칼라를 가지는 영역의 크기 정보를 포함하지 않는다 그래서 영상에 존재하는 영역의 크기 변화에 대해 강인하게 영상을 검색할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 영상의 물체 크기 변화에 강인하게 영상을 검색할 수 있음을 확인하였고, 칼라 코렐로그램을 이용한 검색보다 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. This paper proposes the color Cross-correlogram and its extraction method for efficient image retrieval. Color cross-correlogram represents the probability that different colors are existed at any two pixels whose distance is fixed in an image. Color cross-correlogram doesn't have the information about the region size that has a color, so color cross-correlogram can have good performance in retrieving images that have different size color regions. The experiments say that we can get the good retrieval results in the images that have various size color regions, and get the better retrieval results when using color cross-correlogram than those of retrieval using color correlogram.
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홍석근(Seok-Keun Hong),천주광(Joo-Kwong Chun),안명석(Myoung-Seok An),심준환(Jun-Hwan Shim),조석제(Seok-Je Cho) 한국항해항만학회 2008 한국항해항만학회지 Vol.32 No.10
본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다. In this paper, we propose a license plate locating algorithm by using SVM. Tipically, the features regarding license plate format include height-to-width ratio, color, and spatial frequency. The method is dived into three steps which are image acquisition, detecting license plate candidate regions, verifying the license plate accurately. In the course of detecting license plate candidate regions, color filtering and edge detecting are performed to detect candidate regions, and then verify candidate region using Support Vector Machines(SVM) with DCT coefficients of candidates. It is possible to perform reliable license plate location bemuse we can protect false detection through these verification process. We validate our approach with experimental results.
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