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기하학적 변환에 의한 한반도 고지도의 전체 영역 평가 기법
이대호,오일환 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.3
한반도 고지도들은 많은 역사적 의미를 가지고 있으므로, 이것을 분석하여 역사적인 사실들을 추정할 수 있다. 하지만, 고지도는 국부적인 영역들을 결합하여 전체적인 영토를 표현하기 때문에, 현재의 지도와 직접적으로 비교하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평가할 대상 고지도를 기준 지도의 특성에 맞게 회전, 크기 변환 및 위치이동을 수행하여 쉽게 영역을 비교할 수 있도록 변환한다. 한반도 영역의 주축을 계산하여 기준 지도의 주축의 차이만큼 회전하고, 외곽 사각형의 비율을 이용하여 비대칭적으로 폭과 높이의 크기를 수정한다. 마지막으로 영역의 중심을 일치하여 두 영역을 겹치고, 두 가지 유사도 수식을 이용하여 고지도를 평가한다. 실험 결과에서 영역 비율과 휘어짐 각도차의 유사도가 현대에 가까워지면서 유사도가 높아지는 것을 볼 수 있다. 따라서 제안하는 기법은 한반도의 고지도를 사료로 분석하는데 활용될 수 있을 것이다. Because antique Korean Peninsula maps have many historical signification, we can estimate historical evidences by analyzing them. However, it is very difficult to compare antique maps with modern maps because the antique maps were made by arranging local regions. To resolve this difficulty, we transform antique maps by rotating, scaling and translating to compare with a reference map. Each antique map is rotated in the difference of principal axis angles of the target and the reference maps, and its width and height are scaled asymmetrically using width and height ratios of bounding boxes. Finally, the two regions are overlaid by adjusting their centroids, and then the antique map is evaluated by two similarity equations. Experimental results show that the similarities of region ratio and different angle are properly computed according to era. Therefore, the proposed method can be widely used to analyze the antique Korean Peninsula maps.
Precise Detection of Car License Plates by Locating Main Characters
이대호,최진혁 한국광학회 2010 Current Optics and Photonics Vol.14 No.4
We propose a novel method to precisely detect car license plates by locating main characters, which are printed with large font size. The regions of the main characters are directly detected without detecting the plate region boundaries, so that license regions can be detected more precisely than by other existing methods. To generate a binary image, multiple thresholds are applied, and segmented regions are selected from multiple binarized images by a criterion of size and compactness. We do not employ any character matching methods, so that many candidates for main character groups are detected; thus, we use a neural network to reject non-main character groups from the candidates. The relation of the character regions and the intensity statistics are used as the input to the neural network for classification. The detection performance has been investigated on real images captured under various illumination conditions for 1000vehicles. 980 plates were correctly detected, and almost all non-detected plates were so stained that their characters could not be isolated for character recognition. In addition, the processing time is fast enough for a commercial automatic license plate recognition system. Therefore, the proposed method can be used for recognition systems with high performance and fast processing.
Region-based Corner Detection by Radial Projection
이대호,SeungGwan Lee,최진혁 한국광학회 2011 Current Optics and Photonics Vol.15 No.2
We propose a novel method which detects convex and concave corners using radial projection. The sum of two neighbors’ differences at the local maxima or minima of the radial projection is compared with the angle threshold for detecting corners. In addition, the use of oriented bounding box trees and partial circles makes it possible to detect the corners of complex shapes. The experimental results show that the proposed method can separately detect the convex and concave corners, and that this method is scale invariant.
이대호,박영태 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.7
얼굴 영역의 정확한 위치를 정확히 찾는 것은 얼굴 인식을 위한 핵심적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 조명조건, 표정, 배경의 변화에 무관하게 얼굴의 구성요소를 검출할 수 있는 강건한 기법을 제안한다. 수평 방향의 상대적으로 어두운 화소값을 갖는 눈썹, 눈, 입 둥과 같은 독립된 얼굴 요소를 검출하기 위해 형상 분해 국부 최적 임계치 기법을 적용하며 얼굴을 구성하는 간단한 기하학적 조건을 만족하는 얼굴 요소의 그룹을 검색함으로써 순수 얼굴영역을 검출한다. AR-face 데이타베이스의 영상에 적용한 결과, 두꺼운 안경테에 의해 눈썹이 가리워진 특수한 경우를 제외한 거의 모든 영상에 대해 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있었고, 얼굴의 대칭성을 이용해 회전과 이동 변화를 보상할 수 있으므로 강건한 얼굴 인식의 전처리 과정으로 사용할 수 있다. Locating exact position of facial components is a key preprocessing for realizing highly accurate and reliable face recognition schemes. In this paper, we propose a simple but powerful method for detecting isolated facial components such as eyebrows, eyes, and a mouth, which are horizontally oriented and have relatively dark gray levels. The method is based on the shape-resolving locally optimum thresholding that may guarantee isolated detection of each component. We show that pure facial regions can be determined by grouping facial features satisfying simple geometric constraints on unique facial structure. In the test for over 1000 images in the AR -face database, pure facial regions were detected correctly for each face image without wearing glasses. Very few errors occurred in the face images wearing glasses with a thick frame because of the occluded eyebrow -pairs. The proposed scheme may be best suited for the later stage of classification using either the mappings or a template matching, because of its capability of handling rotational and translational variations.