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유신,이완주,강현철,Lew, Sheen,Lee, Wan-Joo,Kang, Hyun-Chul 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.4
영상 안정화(image stabilization)는 흔들림이 있는 영상을 영상처리 기법으로 안정화 시키는 과정을 말한다. PA(projection algorithm)기법을 이용한 디지털 영상 안정화는 쉽게 글로벌 모션을 얻을 수 있어 많이 연구가 되어 왔다. PA기법은 실현이 간단하고 속도가 빠른 장점이 있지만 고정된 탐색범위를 사용함으로 탐색범위를 초과한 떨림을 안정화 시킬 수 없고 또한 큰 떨림을 안정화 하기위하여 탐색범위를 크게 하면 모션 추적에 참여하는 블록이 작아져 적확한 글로벌 모션을 얻지 못하게 된다. 본 논문에서는 기존의 PA기법의 단점을 해결하기 위하여 여러 가지 흔들림의 크기에 절용할 수 있는 IPA(Iterative Projection Algorithm)기법을 제안하여, 차량에서 찍은 연속된 영상 1000프레임에 적용하였을 때 기존의 알고리즘을 사용하고 서로 다른 탐색범위를 사용한 결과보다 PSNR이 최저 6.8%, 최고 28.9% 향상 되었다. The image stabilization is the procedure of stabilizing the blurred image with image processing method. Due to easy detection of global motion, PA(Projection algorithm) based on digital image stabilization has been studied by many researchers. PA has the advantage of easy implementation and low complexity, but in the case of serious rotational motion the accuracy of the algorithm will be cut down because of its fixed exploring range, and, on the other hand, if extending the exploring range, the block for detecting motion will become small, then we cannot detect correct global motion. In this paper, to overcome the drawback of conventional PA, an Iterative Projection Algorithm (IPA) is proposed, which improved the correctness of global motion by detecting global motion with detecting block which is appropriate to different extent of motion. With IPA, in the case of processing 1000 continual frames shot in automobile, compared with conventional algorithm and other detecting range, the results of PSNR is improved 6.8% at least, and 28.9% at the most.
교육용 비디오 자료에서의 자막 특성을 이용한 대표화면추출 및 자막화면추출에 관한 연구
유신(Sheen Lew),신희정(HeeJung Sheen),이완주(WanJoo Lee),이병래(Yongkyu Kim),김용규(ByeongRae Lee),강현철(Hyunchul Kang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
본 연구에서는 자막특성을 이용하여 대표 프레임 추출과 문자 인식을 위한 문자 프레임 추출을 수행함과 동시에 장면전환을 검출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이는 기존의 방식인 장면전환 검출을 통해 비디오자료를 샷(shot)단위로 구조화하고 단순대표 프레임으로 각 샷의 내용을 요약하는 방식과는 달리, 비디오 스트림의 내용에 기반하여, 중요도가 상대적으로 높은 프레임을 대표 프레임으로 추출, 대표 프레임의 의미적(semantic)효용성을 보장한다. 이러한 기법은 교육용 비디오자료 특성에 기반하여 적용되었으며, 본 논문에서 제안한 시스템은 수행시간과 정확성면에서 뛰어난 특성을 보였다.
하이브리드 통계적 특징 모델과 신경망을 이용한 자동차 번호판 인식
유신(Sheen Lew),정병준(ByeongJun Jeong),강현철(Hyunchul Kang) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.12
자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다. A license plate recognition system consists of image processing in which characters and features are extracted, and pattern recognition in which extracted characters are classified. Feature extraction plays an important role in not only the level of data reduction but also performance of recognition. Thus, in this paper, we focused on the recognition of numeral characters especially on the feature extraction of numeral characters which has much effect in the result of plate recognition. We suggest a hybrid statistical feature model which assures the best dispersion of input data by reassignment of clustering property of input data. And we verify the effectiveness of suggested model using multi-layer perceptron and learning vector quantization neural networks. The results show that the proposed feature extraction method preserves the information of a license plate well and also is robust and effective for even noisy and external environment.
Contents Management System을 위한 비디오 브라우저
반재민,유신,이완주,이병래,강현철,Ban, Jae-Min,Lew, Sheen,Lee, Wan-Joo,Lee, Byeong-Rae,Kang, Hyun-Chul 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.7
콘텐츠 관리 시스템의 주요한 데이터인 비디오 콘텐츠의 효율적인 저장과 검색을 위한 비디오 브라우저의 성능은 장면 전환 검출의 성능에 따라 크게 의존한다. 본 논문에서는 구간의 평균 차분 히스토그램을 이용하여 장면전환 검출의 문제점인 점진적인 장면 전환 검출에 대한 오검출과 미검출의 빈도를 줄이며, 기존의 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. Performance of a video browser greatly depends on the performance of scene change detection for the efficient retrieval and storage of the video contents which are major data in a current contents management system. In this paper we propose a new scene change detection method using Mean Difference Histogram of each frame section which improves accuracy of scene change detection as well as reduces the frequency of miss detection and fault detection of gradual scene change which is one of critical problem of the conventional histogram-based techniques.