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Detecting Object of Interest from a Noisy Image Using Human Visual Attention
Cheoi Kyung-Joo The Korea Contents Association 2006 International Journal of Contents Vol.2 No.1
This paper describes a new mechanism of detecting object of interest from a noisy image, without using any a-priori knowledge about the target. It employs a parallel set of filters inspired upon biological findings of mammalian vision. In our proposed system, several basic features are extracted directly from original input visual stimuli, and these features are integrated based on their local competitive relations and statistical information. Through integration process, unnecessary features for detecting the target are spontaneously decreased, while useful features are enhanced. Experiments have been performed on a set of computer generated and real images corrupted with noise.
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.
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.
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.