상향식 주의 모듈을 사용한 디지털 워터마킹 기법

최경주,Cheoi, Kyung-Joo 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.4

본 논문에서는 상향식 방식의 주의모듈을 사용하여 얻어지는 의미론적으로 중요한 영역에 워터마킹을 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 저작물을 공격하는 제3자가 영상 전체 정보가 아닌 몇몇 영역 및 물체에 관심을 가지고 있다는 사실에 착안하여 의미론적으로 중요하다고 생각되는 영역에 워터마크 정보를 삽입한다. 이는 전통적인 워터마킹 방법이 영상의 전체 영역에 걸쳐 워터마크를 삽입하는 것과는 다른 접근방법이다. 워터마크가 삽입되는 관심영역은 인간의 상향식 방식의 시각적 주의에 기반하여 모델링 된 주의모듈을 통해 얻는다. 본 논문을 통해 제안되는 워터마크 기법은 워터마크가 전체 영상이 아닌 몇몇 주요영역에 삽입되므로 중요부분이 공격당하기 어렵게 되며, 워터마크를 확인하여 소유권자를 구분할 때에도 워터마크가 관심영역 안에 있기 때문에 삽입된 워터마크의 탐지율이 높아진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 확인하였다. This paper takes a bottom-up attention module into consideration for digital image watermarking. A bottom-up attention module is employed to obtain the region of interest, and watermark information is embedded into the obtained region. Previous studies in digital image watermarking have been focused on the signal processing techniques, especially in waveform coding spreading watermarks over the entire target image. However, we notice that the third party's visual attention is usually concentrated on a few regions in an image but not on all of them. These regions are easy to be the target of attacks. If watermark information is inserted into these regions from the beginning, it can be detected with high correlation. Various kinds of images are tested, and the results showed good quality.

인간의 주의시각에 기반한 시각정보 선택 방법

최경주(Kyung Joo Cheoi),박민철(Min-Chul Park) 한국멀티미디어학회 2011 멀티미디어학회논문지 Vol.14 No.3

생물학적 기반을 갖는 중요객체 영역 가이드 시스템

최경주(Kyung Joo Cheoi) 한국엔터테인먼트산업학회 2009 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.3 No.3

본 논문에서는 객체가 포함된 영상에서 영상 내용에 대한 중요한 정보를 담고 있는 중요객체가 어떤 곳에 있는지 어떠한 사전지식 없이 자동으로 가이드해주는 기법을 제안한다. 중요객체란 영상의 내용을 핵심적으로 표현할 수 있는 객체를 의미하는 것으로 본 논문에서는 중심객체 추출을 위해 인간의 생물학적인 시스템의 정보처리 방식인 시각주의 특성을 도입하였다. 제안하는 시스템은 칼라영상이 입력되었을 때 입력영상의 특징을 분석하기 위해 다중해상도의 복수의 필터를 사용하며, 여기서 선별되어진 다수의 후보객체는 각각 특징중요도 분석 단계를 거쳐 최종적으로 하나의 중심객체를 추출하게 된다. 제안된 시스템에서는 입력영상정보로부터 추출된 특징 중 유용하지 않다고 생각되는 특징은 각 특징들의 통계적 정보를 기반으로 한 가중치 결합과정에서 자연스럽게 걸러진다. 간단한 영상부터 외부환경에서 흔히 볼 수 있는 복잡한 실영상에 이르는 다양한 영상을 대상으로 실험한 후 시스템의 성능을 평가하였다. In this paper, we propose an automatic guide technique of regions of important objects in color images without any prior-knowledge. The important object in an image is defined as a object which represent the whole content of the image. An approach of using a biologically motivated attention system to extract important objects is presented. Proposed system uses multi-resolution filters to analyze the importance of features of input images, and resulting candidate objects are integrated into one. In our system, unnecessary features for extracting important objects are spontaneously decreased while useful features are enhanced through weighted combination based on statistical information of feature value. The performance of the system is evaluated over various images of synthetic and complex real images.

나이브 베이지안 네트워크를 이용한 하향식 시각주의 모델

최경주(Kyung-Joo Cheoi) 한국엔터테인먼트산업학회 2013 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.7 No.2

본 논문에서는 탐색하고자 하는 물체의 정보가 되는 특징을 추출하고, 이를 나이브 베이지안 네트워크로 학습하여 물체 탐색 시 바이어싱 정보로 사용하는 하향식 시각주의 모델을 제안한다. 기존의 상향식 시각주의 모델에서는 탐색하고자 하는 물체에 대한 선지식을 사용하지 않기 때문에 탐색하고자 하는 물체가 현저도가 낮을 경우 미탐색되는 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 모델에서는 학습을 통해 고차원적인 정보를 특징정보로 사용함으로써 상향식 모델에서는 현저도가 낮게 결정되어 미탐색되었던 물체를 탐색할 수 있도록 하였다. 성능 평가를 위하여 특정 물체 탐색 문제에 적용하였으며 기존의 상향식 모델 및 하향식 모델과 비교하였다. The visual attention has been researched in two approaches, bottom-up and top-down. Two approaches can generate plausible saliency area and plausible scan path, but the result of bottom-up approach is not always good when we want to find specific target objects, because this approach only uses primitive features such as color, intensity, and orientation. However top-down approach can find target object successfully via perceptive processing. Our model suggested in this paper biases the bottom-up features with prior knowledge of the target representation so as to accelerates target detection in visual search. The information in trained data is used as a biasing signal. In order to evaluate the performance of our model, we compared our model with previous bottom-up model and trained model in top-down guided search.

시각적 주의 기반 디지털 워터마킹

최경주(Cheoi Kyung Joo) 한국엔터테인먼트산업학회 2008 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.2 No.1

본 논문에서는 상향식 방식의 주의모듈을 사용하여 얻어지는 의미론적으로 중요한 영역에 워터마킹을 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 저작물을 공격하는 제3자가 영상 전체 정보가 아닌 몇몇 영역 및 물체에 관심을 가지고 있다는 사실에 착안하여 의미론적으로 중요하다고 생각되는 영역에 워터마크 정보를 삽입한다. 이는 전통적인 워터마킹 방법이 영상의 전체 영역에 걸쳐 워터마크를 삽입하는 것과는 다른 접근방법이다. 워터마크가 삽입되는 관심영역은 인간의 상향식 방식의 시각적 주의에 기반하여 모델링 된 주의모듈을 통해 얻는다. 본 논문을 통해 제안되는 워터마크 기법은 워터마크가 전체 영상이 아닌 몇몇 주요영역에 삽입되므로 중요부분이 공격당하기 어렵게 되며, 워터마크를 확인하여 소유권자를 구분할 때에도 워터마크가 관심영역 안에 있기 때문에 삽입된 워터마크의 탐지율이 높아진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 확인하였다.

생물학적 기반을 갖는 중요객체 가이드 시스템

최경주(Cheoi Kyung Joo) 한국엔터테인먼트산업학회 2009 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.3 No.1

본 논문에서는 중요한 정보가 포함된 영상에서 영상 내용에 대한 중요한 정보를 담고 있는 중요객체가 어떤 곳에 있는 지 그 영역을 어떠한 사전지식 없이 가이드해주는 시스템을 소개한다. 본 논문에서는 중요객체 가이드를 위해 인간의 생물학적인 시스템의 정보처리 방식인 시각주의 특성을 도입하였다. 제안된 시스템에서는 입력영상정보로부터 추출된 특징 중 유용하지 않다고 생각되는 특징은 통계적 정보와 국부적인 경쟁력에 바탕을 두어 서로 조합해 가는 과정에서 자연스럽게 걸러진다. 간단한 영상부터 외부환경에서 흔히 볼 수 있는 복잡한 실영상에 이르는 다양한 영상을 대상으로 실험한 후 시스템의 성능을 평가하였다.

시각주의 탐색 시스템을 위한 새로운 성능 평가 기법

최경주(Kyung joo Cheoi) 한국IT서비스학회 2017 한국IT서비스학회지 Vol.16 No.1

Many of the studies of visual attention that are currently underway are seeking ways to make application systems that can be used in practice, and obtained good results using not only simulated images but also real-world images. However, despite that previous studies of selective visual attention are models intended to implement the human vision, few experiments verified the models with actual humans and there is no standardized data nor standardized experimental method for actual images. Therefore, in this paper, we propose a new performance evaluation techniques necessary for evaluation of visual attention systems. We developed an evaluation method for evaluating the performance of the visual attention system through comparison with the results of the human experiments on visual attention. Human experiments on visual attention is an experiments where human beings are instinctively aware of the unconscious when images are given to humans. So it can be useful for evaluating performance of the bottom-up attention system. Also we propose a new selective attention system that guides the user to effectively detect ROI regions by using spatial and temporal features adaptively selected according to the input image. We evaluated the performance of proposed visual attention system through the developed performance evaluation method, and we could confirm that the results of the visual attention system are similar to those of the human visual attention.

효과적인 ROI 탐지를 위한 시공간특징의 가중치 결정방법

최경주(Kyung-Joo Cheoi) 한국엔터테인먼트산업학회 2013 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.7 No.2

대부분의 ROI 탐지 시스템은 전형적으로 시공간 특징을 추출하고 추출된 특징을 결합하여 만든 단서를 이용하여 ROI를 탐지한다. 기존의 대부분의 시스템은 비디오 영상에서 움직이는 개체나 영역이 같은 영상 안의 다른 개체나 영역보다 먼저 주의가 가게 된다는 사실에 기인하여 시간특징이 공간특징보다 높은 우선순위를 가진다는 가정을 하였고, 이에 따라 공간특징보다 시간특징에 높은 가중치를 주었다. 하지만 실제로 사람은 비디오 영상에서 움직이는 물체의 움직임이 적다면 사람은 적은 움직임보다는 색상이나 밝기와 같은 공간 현저함에 더 많은 주의를 가진다. 따라서 본 논문에서는 추출된 특징별 활동량에 따라 가중치 값을 동적으로 결정하는 새로운 가중치 결정방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 성능 평가를 위하여 다양한 환경의 실험영상을 사용하여 실험하였으며, 실험결과 이전의 시스템과 달리 시간특징을 가진 영역을 항상 ROI로 우선하여 탐지하지 않음을 확인하였다. In this paper, a new weight decision method of spatiotempoal feature for efficient ROI(region of interest) detection is proposed. Most ROI detection system uses a cue that is integrated by multiple extracted spatiotemporal features from input image. It utilizes spatiotemporal features for the purpose of detecting ROI. In the past, it is assumed that motion representing temporal visual conspicuity between adjacent frames takes higher priority over spatial visual conspicuity. However if the movement of the object is very small, we usually pay attention to spatial visual conspicuity such as color or intensity, not the moving object. Therefore, proposed system sets the weight dynamically by relative activities of each of input features. To evaluate the performance of the system, we tested with various kinds of real video sequences. We also compared our system with several previous systems to validate the performance of the system.

텍스트 영역 추출을 위한 전처리 기법

최경주(Cheoi Kyung Joo) 한국엔터테인먼트산업학회 2009 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.3 No.1

단서 기반 물체 탐색 시스템

최경주(Kyung-Joo Cheoi) 한국엔터테인먼트산업학회 2013 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.7 No.2

본 논문에서는 물체 탐색에 대한 단서를 제공하여 이 단서를 기반으로 물체를 탐색하는 단서기반 물체 탐색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 학습 영상이 입력되면 해당 영상에 대한 기본 특징을 추출하고 결합하는 과정에서 특정 특징에 대한 학습이 일어나 학습데이터로 만들어져 시스템에 쌓이게 되고, 추후 탐색 영상이 시스템에 입력되면 탐색 영상에 대한 기본 특징이 추출되고 결합되는 과정에서 이미 만들어진 학습데이터가 사용되어 특징맵의 특정값들을 학습데이터를 사용하여 두드러지게 함으로써 특징 결합 시 원하는 물체를 찾도록 조정하는 작업이 일어난다. 성능 평가 기준으로 정탐지율과 정 탐색 중 평균 탐색 회수를 선정하였으며, 실험결과 만족할 만한 결과를 내었다. In this paper, we introduce a new cue guided object search system. The system detects object of interest by extracting color, intensity and form/orientation features in input image, and reorganize extracting features by the cue which are achieved by learning. The cues used in this paper are used in three ways. First, the cue is used to reorganize the early visual feature maps. A particular feature values related with the target object are enhanced. Second, the cue is used to select the most activated map. Last, the cue is used as a weight factor when the conspicuity maps are combined into one saliency map. We compared our system’s performance with that of previous bottom-up systems in search problem. Target detection rate, average number of false detections before target found are used as evaluation criteria. Our experimental results show that proposed system always yields the best performance.