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      • KCI등재

        Explicit expression of the Krawtchouk polynomial via a discrete Green's function

        김길천,이윤진 대한수학회 2013 대한수학회지 Vol.50 No.3

        A Krawtchouk polynomial is introduced as the classical Mac-Williams identity, which can be expressed in weight-enumerator-free formof a linear code and its dual code over a Hamming scheme. In thispaper we find a new explicit expression for the p-number and the q-number, which are more generalized notions of the Krawtchouk poly-nomial in the P-polynomial schemes by using an extended version of adiscrete Green’s function. As corollaries, we obtain a new expression ofthe Krawtchouk polynomial over the Hamming scheme and the Eber-lein polynomial over the Johnson scheme. Furthermore, we find anotherversion of the MacWilliams identity over a Hamming scheme.

      • KCI등재

        An upper bound on the Cheeger constant of a distance-regular graph

        김길천,이윤진 대한수학회 2017 대한수학회보 Vol.54 No.2

        We present an upper bound on the Cheeger constant of a distance-regular graph. Recently, the authors found an upper bound on the Cheeger constant of distance-regular graph under a certain restriction in their previous work. Our new bound in the current paper is much better than the previous bound, and it is a general bound with no restriction. We point out that our bound is explicitly computable by using the valencies and the intersection matrix of a distance-regular graph. As a major tool, we use the discrete Green's function, which is defined as the inverse of $\beta$-Laplacian for some positive real number $\beta$. We present some examples of distance-regular graphs, where we compute our upper bound on their Cheeger constants.

      • KCI등재

        형태학과 문자의 모양을 이용한 뉴스 비디오에서의 자동 문자 추출

        장인영,고병철,김길천,변혜란,Jang, In-Young,Ko, Byoung-Chul,Kim, Kil-Cheon,Byun, Hye-Ran 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.2

        최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다. In recent years the amount of digital video used has risen dramatically to keep pace with the increasing use of the Internet and consequently an automated method is needed for indexing digital video databases. Textual information, both superimposed and embedded scene texts, appearing in a digital video can be a crucial clue for helping the video indexing. In this paper, a new method is presented to extract both superimposed and embedded scene texts in a freeze-frame of news video. The algorithm is summarized in the following three steps. For the first step, a color image is converted into a gray-level image and applies contrast stretching to enhance the contrast of the input image. Then, a modified local adaptive thresholding is applied to the contrast-stretched image. The second step is divided into three processes: eliminating text-like components by applying erosion, dilation, and (OpenClose+CloseOpen)/2 morphological operations, maintaining text components using (OpenClose+CloseOpen)/2 operation with a new Geo-correction method, and subtracting two result images for eliminating false-positive components further. In the third filtering step, the characteristics of each component such as the ratio of the number of pixels in each candidate component to the number of its boundary pixels and the ratio of the minor to the major axis of each bounding box are used. Acceptable results have been obtained using the proposed method on 300 news images with a recognition rate of 93.6%. Also, my method indicates a good performance on all the various kinds of images by adjusting the size of the structuring element.

      • KCI등재

        그래프 컷을 이용한 강인한 인체 실루엣 추출

        안정호(Jung-Ho Ahn),김길천(Kil Cheon Kim),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.1

        본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다. In this paper we propose a new robust method to extract accurate human silhouettes indoors with active stereo camera. A prime application is for gesture recognition of mobile robots. The segmentation of distant moving objects includes many problems such as low resolution, shadows, poor stereo matching information and instabilities of the object and background color distributions. There are many object segmentation methods based on color or stereo information but they alone are prone to failure. Here efficient color, stereo and image segmentation methods are fused to infer object and background areas of high confidence. Then the inferred areas are incorporated in graph cut to make human silhouette extraction robust and accurate. Some experimental results are presented with image sequences taken using pan-tilt stereo camera. Our proposed algorithms are evaluated with respect to ground truth data and proved to outperform some methods based on either color/stereo or color/contrast alone.

      • KCI등재

        계층적 특징 결합 및 검증을 이용한 자연이미지에서의 장면 텍스트 추출

        최영우(Yeongwoo Choi),김길천(Kilcheon Kim),송영자(Youngja Song),배경숙(Kyungsook Bae),조연희(Younhee Cho),노명철(Myungchoel Roh),이성환(Seongwhan Lee),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.4

        이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정보이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 밝기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다. Artificially or naturally contained texts in the natural images have significant and detailed information about the scenes. If we develop a method that can extract and recognize those texts in real-time, the method can be applied to many important applications. In this paper, we suggest a new method that extracts the text areas in the natural images using the low-level image features of color continuity, gray-level variation and color variance and that verifies the extracted candidate regions by using the high-level text feature such as stroke. And the two level features are combined hierarchically. The color continuity is used since most of the characters in the same text region have the same color, and the gray-level variation is used since the text strokes are distinctive in their gray-values to the background. Also, the color variance is used since the text strokes are distinctive in their color values to the background, and this value is more sensitive than the gray-level variations. The text level stroke features are extracted using a multi-resolution wavelet transforms on the local image areas and the feature vectors are input to a SVM(Support Vector Machine) classifier for the verification. We have tested the proposed method using various kinds of the natural images and have confirmed that the extraction rates are very high even in complex background images.

      • KCI등재

        형태학과 문자의 모양을 이용한 뉴스 비디오에서의 자동 문자 추출

        장인영(InYoung Jang),고병철(ByoungChul Ko),김길천(KilCheon Kim),변혜란(HyeRan Byun) 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.8 No.4

        최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털 비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-correction) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3x3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다. In recent years the amount of digital video used has risen dramatically to keep pace with the increasing use of the Internet and consequently an automated method is needed for indexing digital video databases. Textual information, both superimposed and embedded scene texts, appearing in a digital video can be a crucial clue for helping the video indexing. In this paper, a new method is presented to extract both superimposed and embedded scene texts in a freeze-frame of news video. The algorithm is summarized in the following three steps. For the first step, a color image is converted into a gray-level image and applies contrast stretching to enhance the contrast of the input image. Then, a modified local adaptive thresholding is applied to the contrast-stretched image. The second step is divided into three processes: eliminating text-like components by applying erosion, dilation, and (OpenClose+CloseOpen)/2 morphological operations, maintaining text components using (OpenClose+CloseOpen)/2 operation with a new Geo-correction method, and subtracting two result images for eliminating false-positive components further. In the third filtering step, the characteristics of each component such as the ratio of the number of pixels in each candidate component to the number of its boundary pixels and the ratio of the minor to the major axis of each bounding box are used. Acceptable results have been obtained using the proposed method on 300 news images with a recognition rate of 93.6%. Also, my method indicates a good performance on all the various kinds of images by adjusting the size of the structuring element.

      • 모폴로지를 이용한 비디오 영상에서의 자동 문자 추출

        장인영(InYoung Jang),고병철(ByoungChul Ko),김길천(KilChun Kim),변혜란(HyeRan Byun) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ

        본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenCoose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용 시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.

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