위상상관과 칼만 필터 움직임 예측을 이용한 동영상 안정화

한학용,정효원,강봉순,허강인,Han, Hag-Yong,Jeong, Hyo-Won,Kang, Bong-Soon,Hur, Kang-In 한국융합신호처리학회 2009 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.10 No.2

실시간 영상 안정화 기술은 손떨림에 의한 휴대용 카메라 혹은 외부적 조건에 의한 고정 카메라의 흔들림 보상에 이용된다. 본 논문은 비교적 큰 외부적 요인으로 인하여 발생하는 동영상의 흔들림에 대한 대책에 관한 것이다. 동영상 안정화 파라메터로 이용되는 기준 프레임에 대한 현재 프레임의 변위를 얻기 위하여 DFT에 기반한 위상 상관법을 이용한다. 그리고 위상 상관지도에서의 효율적이고 안정적인 탐색을 위하여 칼만 필터를 이용하여 탐색 범위를 추정하는 방법과 안정적인 성능과 실시간 처리에 필요한 조건을 실험적으로 찾아내고 그 조건을 제시한다. 중심 지점에 대한 평균밝기의 표준편차 값을 동영상 안정화의 성능 평가 척도로 제안하고 가상 흔들림 동영상과 실제 흔들림 동영상에 대하여 성능을 서로 비교하였다. Real-time video stabilization technology is used in correction for the camera vibrations of the hand-held camera by hand or fixed camera by external condition. This paper is about the counterplan to cope with the vibration of the movie generated by the large external cause relatively. we use the movie stabilization parameters with the phase correlation method based the DFT to get the displacements of the current frame to the reference frame. we use the kalman filter for the efficient and stable searching works on the phase correlation map and present the proper conditions for the real-time processing through the experiments. We propose the measure to evaluate the capability of the video stabilizer which is the standard deviation of the brightness of the center block. and compare the capability for the video sequences randomly shifted and the jittered video sequences obtained from camera.

SKL 알고리즘을 이용한 얼굴인식 후보의 점진적 등록

한학용,이생목,곽부동,최원태,강봉순,Han, Hag-Yong,Lee, Sung-Mok,Kwak, Boo-Dong,Choi, Won-Tae,Kang, Bong-Soon 한국융합신호처리학회 2010 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.11 No.4

본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다. This paper is about the method and procedure to register the candidate sequentially in the face recognition system using the PCA(Principal Components Analysis). We use the method to update the principal components sequentially with the SKL algorithm which is improved R-SVD algorithm. This algorithm enable us to solve the re-training problem of the increase the candidates number sequentially in the face recognition using the PCA. Also this algorithm can use in robust tracking system with the bright change based to the principal components. This paper proposes the procedure in the face recognition system which sequentially updates the principal components using the SKL algorithm. Then we compared the face recognition performance with the batch procedure for calculating the principal components using the standard KL algorithm and confirms the effects of the forgetting factor in the SKL algorithm experimentally.

학습 알고리즘을 이용한 AF용 ROI 선택과 영역 안정화 방법

한학용,장원우,하주영,허강인,강봉순,Han, Hag-Yong,Jang, Won-Woo,Ha, Joo-Young,Hur, Kang-In,Kang, Bong-Soon 한국융합신호처리학회 2009 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.10 No.4

본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다. In this paper, we propose the methods to select the stable region for the detect region which is required in the system used the face to the ROI in the auto-focus digital camera. this method regards the face region as the ROI in the progressive input frame and focusing the region in the mobile camera embeded ISP module automatically. The learning algorithm to detect the face is the Adaboost algorithm. we proposed the method to detect the slanted face not participate in the train process and postprocessing method for the results of detection, and then we proposed the stabilization method to sustain the region not shake for the region. we estimated the capability for the stabilization algorithm using the RMS between the trajectory and regression curve.

통계적 비선형 차원축소기법에 기반한 잡음 환경에서의 음성구간검출

한학용,이광석,고시영,허강인,Han Hag-Yong,Lee Kwang-Seok,Go Si-Yong,Hur Kang-In 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.5

본 논문은 잡음 환경하에서 적응 가능한 음성구간검출를 구축하기 위하여 우도기반의 음성 특징 파라미터의 비선형 차원축소 방법을 제안한다. 제안하는 차원축소 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시아 확률 밀도 함수의 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성구간검출기의 음성/비음성 결정은 우도비 검증(LRT)의 통계적 방법을 이용하며, 선형판별분석(LDA)에 의한 차원축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법으로 음성 특징 파라미터를 2차원으로 축소한 결과가 원래 특징백터의 차원에서의 결과와 대등한 성능을 확인하였다. This Paper proposes the likelihood-based nonlinear dimension reduction method of the speech feature parameters in order to construct the voice activity detecter adaptable in noisy environment. The proposed method uses the nonlinear values of the Gaussian probability density function with the new parameters for the speec/nonspeech class. We adapted Likelihood Ratio Test to find speech part and compared its performance with that of Linear Discriminant Analysis technique. In experiments we found that the proposed method has the similar results to that of Gaussian Mixture Models.

메시와 프로파일 특징을 이용하는 동적 vs. 정적 패턴 정합

한학용(Hag-Yong Han) 한국정보기술학회 2013 한국정보기술학회논문지 Vol.11 No.11

In this paper, we present the optimal feature vectors extraction and recognition methods for the character recognition. The dynamic pattern matching algorithm is used to improve the traditional static pattern matching algorithm applied to the mesh feature vector including the spacial feature of the image. In addition, we define the new features using the profile information and then propose its optimal criteria. We evaluated by comparing the conventional method with the proposed method for the digit blob images extracted from the license plate images. Experimental results show that the proposed dynamic pattern matching method is superior to the static pattern matching method for the mesh feature, and the normalized feature is superior to the non-normalized feature for the proposed profile features.

시각 집중에 의한 객체 검지와 포렌식 영상 획득

한학용(Hag-Yong Han) 한국정보기술학회 2016 한국정보기술학회논문지 Vol.14 No.12

Recently, acquisition of objects of interest from surveillance systems is increasingly gaining attention in terms of detection and recognition in a robust fashion. In addition to this requirement, the video quality for that object is required to be high. This paper presents a configuration of forensic video system and a scheduling scheme, consisting of two stages, detection and acquisition. In the detection stage, the bottom-up visual attention algorithm is used to select the regions of interest. In the acquisition stage, identifiable forensic image is acquired using the camera zooming method on the detected object. These are based on a series of features such as corner, color, and KLT. The proposed method shows that human faces and vehicle plate numbers are effectively detected and identified.

위상상관을 이용한 동영상 안정화 성능비교

한학용(Hag-yong Han),강봉순(Bong-soon Kang) 한국정보기술학회 2008 Proceedings of KIIT Conference Vol.2008 No.-

방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터

구미란,한학용,최원태,강봉순,강대성,Gu, Mi-Ran,Han, Hag-Yong,Choi, Won-Tae,Kang, Bong-Soon,Kang, Dae-Seong 한국융합신호처리학회 2010 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.11 No.2

This paper is a study on image noise reduction of modified sigma filter by image decomposition using directivity. Conventional sigma filter has been shown to be a good solution both in terms of filtering accuracy and computational complexity. However, the sigma filter does not preserve well small edges especially for high level of additive noise. In this paper, we propose here a new method using a modified sigma filter. In our proposed method the input image is first decomposed in two components that have features of horizontal, vertical and diagonal direction. Then, two components are applied HPF and LPF. By applying a conventional sigma filter separately on each of them, the output image is reconstructed from the filtered components. Added noise is removed and our proposed method preserves the edges from the image. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm achieves higher gains, on average, 2.6 dB PSNR than the sigma filter and 0.5 dB PSNR than the modified sigma filter. When relatively high levels of noise added, the proposed algorithm shows better performance than two conventional filters. 본 논문은 방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터의 영상 잡음 제거에 관한 연구이다. 기존의 시그마 필터는 계산의 복잡도 측면과 필터링의 정확도 면에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 시그마 필터는 높은 수준의 노이즈에서 작은 에지성분을 살리지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개선된 시그마 필터를 변형하여 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력 영상을 수평, 수직 방향의 특성과 대각선 방향의 특성을 지닌 두 가지의 구성요소로 분해한 다음 분해된 2개의 구성요소에 대하여 HPF와 LPF를 적용한다. 적용 후 각각 독립적으로 기존의 시그마 필터로 필터링하여 출력 영상을 재구성함으로서 영상에 존재하는 잡음을 제거하고 영상의 에지성분에 대한 보존 특성을 강화시킨다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘의 PSNR이 시그마 필터에 비해 평균적으로 2.6dB, 개선된 시그마 필터에 비해 0.5dB 더 우수함을 확인하였고 비교적 큰 노이즈가 첨가되었을 때 기존의 두 필터보다 제안된 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다.

윤곽선 훼손 방지 및 미세잡음 제거를 위한 Modified Sigma Filter를 이용한 적응적 잡음 제거장치 알고리즘

양정주,한학용,양훈기,강봉순,이기동,Yang, Jeong-Ju,Han, Hag-Yong,Yang, Hoon-Gee,Kang, Bong-Soon,Lee, Gi-Dong 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.10

대부분의 이미지 센서로 촬영된 영상 정보는 데이터의 저장 혹은 전송 과정에서 외부 잡음이 유입되며, 그로 인하여 원 영상의 훼손이 발생한다. 노이즈 리덕션 (Noise Reduction, NR)은 이러한 훼손된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하는 기법의 하나이다. 본 논문은 기존에 제안하였던 모디파이드 시그마 필터 (Modified Sigma Filter, MSF)를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 검증하기 위한 것으로, 가우시안 필터 (Gaussian Filter, GF)와 로컬 시그마 필터 (Local Sigma Filter, LSF)를 이용한 노이즈 리덕션과의 성능을 비교하였다. 입력영상에 임의의 가우시안 노이즈를 추가하여 테스트 영상을 생성하였으며, PSNR 수치 비교를 통하여 세 가지 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 비교하였다. PSNR뿐 아니라 시뮬레이션 결과 영상의 1D plot을 통하여, 평탄 영역의 노이즈 제거 기능뿐 아니라 윤곽선영역의 훼손 방지에 있어서 모디파이드 시그마 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능이 우수함을 확인하였다. The information captured by imaging devices such as CCD or CIS may contain external noises through the processes of passing signals or storing images. In this paper, we propose a Modified Sigma Filter (MSF) algorithm to reduce such noises. In experiment, we verified that our MSF algorithm showed better performance in PSNR and 1D plot of simulation results compared with Gaussian Filter (GF), Local Sigma Filter (LSF). Tested images include random Gaussian Noises.

이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈 제거를 위한 영상의 조도에 따른 적응적 로컬 시그마 필터의 구현

김병현,곽부동,한학용,강봉순,이기동,Kim, Byung-Hyun,Kwak, Boo-Dong,Han, Hag-Yong,Kang, Bong-Soon,Lee, Gi-Dong 한국융합신호처리학회 2010 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.11 No.3

본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다. In this paper, we proposed the adaptive local sigma filter reducing noises generated by an image sensor. The small noises generated by the image sensor are amplified by increased an analog gain and an exposure time of the image sensor together with information. And the goal of this work was the system design that is reduce the these amplified noises. Edge data are extracted by Flatness Index Map algorithm. We made the threshold adaptively changeable by the luminance average in this algorithm that extracts the edge data not in high luminance, but just low luminance. The Local Sigma Filter performed only about the edge pixel that were extracted by Flatness Index Map algorithm. To verify the performance of the designed filter, we made the Window test program. The hardware was designed with HDL language. We verified the hardware performance of Local Sigma Filter system using FPGA Demonstration board and HD image sensor, $1280{\times}720$ image size and 30 frames per second.