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색상과 모양 특징을 이용한 실시간 속도제한 표지판 인식
임광용(Kwangyong Lim),김승규(Seung Gyu Kim),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
운전자 지원 시스템(ADAS)은 최근 지능형 자동차 분야에서 중요한 이슈로 손꼽히는 기술 중 하나이다. 이 중에서 실시간 표지판 인식 기술은 운전자 지원 시스템의 하나로 운전자의 안전과 직결될 수 있어 높은 정확성과 실시간성이 요구된다. 그동안 표지판 인식 분야는 색상과 형상을 기반으로 연구가 진행어왔으나, 교통 표지판은 국가별로 그 특징과 형태가 각기 상이하여 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 한국의 속도제한 표지판을 실시간으로 검출하고 인식하기 위하여, 1) 영상에서 색상 특징을 이용하여 후보 영역을 검출하고, 2) 형상 정보를 분석하여 표지판의 형태를 검증하고, 3) 검출된 후보영역의 내부문자(숫자)를 분할하고 인식하는 시스템을 제안한다.
임광용(Kwangyong Lim),변혜란(Hyeran Byun),최영우(Yeongwoo Choi) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.2
본 논문에서는 도로주행 영상에서의 자동차 번호판 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 조명변화에 강인한 8bit-MCT 특징과 랜드마크 기반의 Adaboost 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 생성하고, Adaboost의 검출 스코어를 이용하여 번호판의 위치를 확률로 추정하는 현저도 지도를 생성한다. 현저도 지도에서 임계값 이상의 영역을 번호판 후보 영역으로 검출하고, 각 후보 영역에 대하여 지역분산을 이용하여 영역을 보정한 후 SVM과 8bit-MCT의 히스토그램을 특징으로 사용하여 영역을 검증하고 자동차 번호판 영역을 확정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 한국과 유럽의 다양한 도로주행 영상에 적용하여 85%의 안정적인 검출 성능을 실험을 통하여 입증하였다. This paper proposes a vehicle license plate detection method in real road environments using 8 bit-MCT features and a landmark-based Adaboost method. The proposed method allows identification of the potential license plate region, and generates a saliency map that presents the license plate’s location probability based on the Adaboost classification score. The candidate regions whose scores are higher than the given threshold are chosen from the saliency map. Each candidate region is adjusted by the local image variance and verified by the SVM and the histograms of the 8bit-MCT features. The proposed method achieves a detection accuracy of 85% from various road images in Korea and Europe.
블록 히스토그램 및 동적 매칭을 이용한 중복 동영상의 빠른 검출
임여선(YeoSun Lim),배건태(GunTae Bae),임광용(KwangYong Lim),어영정(YoungJung Uh),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.2
다양한 IT 기술의 발전으로 동영상 데이터의 사용이 폭발적으로 증가하면서 중복 동영상 또한 증가하게 되었다. 원본 동영상에 여러 종류의 변환을 가하여 생성된 중복 동영상들은 저작권 침해 및 동영상 관리와 검색 시 정확도를 떨어뜨리고 작업 시간을 증가시키는 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 블록 히스토그램 기반의 특징 추출과 동적 매칭을 사용하여 빠르게 중복동영상을 검출하는 방법을 제안한다. 다양한 변환에 강인하도록 블록 단위로 시간적 히스토그램을 특징 벡터로 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 두 개의 동영상 데이터 집합을 사용하여 중복 동영상 검출, 중복 동영상 클러스터링, 속도 평가 등의 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 우수한 정확도를 나타내고 매칭 작업에서 약 5배 빠른 속도로 처리되는 것을 확인하였다. The use of multimedia data is sharply increasing according to the development of various IT technologies. Especially as the use of video increases exponentially, the video copy causes lower accuracy and demands more time for video management and video search. In this paper, we proposed the real-time video copy detection based on block histogram and dynamic matching. We extracted block histogram as feature vector for the various transformations. Moreover, dynamic matching method for faster and more accurate video matching was suggested. Two video data sets were used to evaluate the proposed method and it showed higher performances than previous work. Specifically, the proposed dynamic matching method is 5 times faster working speed and excellent accuracy.
시청자 참여형 양방향 TV 방송을 위한 얼굴색 영역 및 모션맵 기반 포스처 인식
황선희(Sunhee Hwang),임광용(Kwangyong Lim),이수웅(Suwoong Lee),유호영(Hoyoung Yoo),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.8
최근 자연스러운 인터페이스 하드웨어의 증가와 더불어 사용자의 자세를 인식하는 콘텐츠 산업이 부상하고 있다. 컴퓨터 비전 기술은 고가 하드웨어 장치의 대안으로 콘텐츠 산업의 발전에 효율적이다. 본 논문에서는 생방송으로 진행되는 시청자 참여형 양방향 TV 프로그램에 적합한 시청자의 포스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검출된 얼굴 위치에서 획득한 사용자 얼굴색과 모션맵을 사용하여 사용자의 손 위치를 안정적으로 검출하고, 위치 관계 분석을 통해 포스처를 인식한다. 제안하는 방법은 복잡한 배경에서도 생방송 양방향 TV 프로그램에서 사용되는 세 가지 자세를 인식하는데 90%의 인식성능이 나타나는 것을 실험을 통해 확인하였다. As intuitive hardware interfaces continue to be developed, it has become more important to recognize the posture of the user. An efficient alternative to adding expensive sensors is to implement computer vision systems. This paper proposes a method to recognize a user’s postured in a live broadcast bi-directional participatory TV program. The proposed method first estimates the position of the user’s hands by generation a facial color map for the user and a motion map. The posture is then recognized by computing the relative position of the face and the hands. This method exhibited 90% accuracy in an experiment to recognize three defined postures during the live broadcast bi-directional participatory TV program, even when the input images contained a complex background.
지능형 자동차를 위한 조명 변화에 강인한 도로표지판 검출 및 인식
이태우(Taewoo Lee),임광용(Kwangyong Lim),배건태(Guntae Bae),변혜란(Hyeran Byun),최영우(Yeongwoo Choi) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.2
본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다. This paper proposes a traffic sign recognition method in real road environments. The video stream in driving environments has two different characteristics compared to a general object video stream. First, the number of traffic sign types is limited and their shapes are mostly simple. Second, the camera cannot take clear pictures in the road scenes since there are many illumination changes and weather conditions are continuously changing. In this paper, we improve a modified census transform(MCT) to extract features effectively from the road scenes that have many illumination changes. The extracted features are collected by histograms and are transformed by the dense descriptors into very high dimensional vectors. Then, the high dimensional descriptors are encoded into a low dimensional feature vector by Fisher-vector coding and Gaussian Mixture Model. The proposed method shows illumination invariant detection and recognition, and the performance is sufficient to detect and recognize traffic signs in real-time with high accuracy.