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김신환(Shin-Hwan Kim),손정영(Jung-Young Son) 한국멀티미디어학회 2008 멀티미디어학회논문지 Vol.11 No.2
접촉식 다시점 3차원 영상시스템에서 관찰되는 이미지의 품질을 수치화하기 위한 2 차원 화질함수가 고안되고 그 유효성은 실험적으로 증명되었다. 이 수식은 어떤 시 영역에서 영상 패널을 보았을 때 인식되는 영상이 몇 개와 어떤 시점영상의 혼합으로 이루어지는가를 계산할 수 있게 한다. 계산된 영역에서 시청자의 눈에 투사되는 영상은 시스템 영상패널내의 위치에 따라 투사되는 시점영상들이 달라진다는, 수식의 예측이 실험적으로 증명되었다. A 2 dimensional quality function for quantifying the quality of images observed at viewing regions in contact-type multiview 3 dimensional imaging systems is devised and its effectiveness is verified experimentally. The function allows calculating the locations of viewing regions for patched images of any number of different view images. The images observed at the calculated regions reveal that different parts of the display panel of the system project different view images and match with the function's prediction.
이동수,염석원,김신환,손정영,Lee, Dong-Su,Yeom, Seok-Won,Kim, Shin-Hwan,Son, Jung-Young 한국광학회 2008 한국광학회지 Vol.19 No.4
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다. This paper addresses occluded object reconstruction and recognition with computational integral imaging (II). Integral imaging acquires and reconstructs target information in the three-dimensional (3D) space. The reconstruction is performed by averaging the intensities of the corresponding pixels. The distance to the object is estimated by minimizing the sum of the standard deviation of the pixels. We adopt principal component analysis (PCA) to classify occluded objects in the reconstruction space. The Euclidean distance is employed as a metric for decision making. Experimental and simulation results show that occluded targets are successfully classified by the proposed method.
수동형 멀리미터파 영상과 가시 영상과의 정합 및 융합에 관한 연구
이형,이동수,염석원,손정영,블라드미르 구신,김신환,Lee, Hyoung,Lee, Dong-Su,Yeom, Seok-Won,Son, Jung-Young,Guschin, Vladmir P.,Kim, Shin-Hwan 한국통신학회 2011 韓國通信學會論文誌 Vol.36 No.6C
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다. Passive millimeter wave imaging has the capability of detecting concealed objects under clothing. Also, passive millimeter imaging can obtain interpretable images under low visibility conditions like rain, fog, smoke, and dust. However, the image quality is often degraded due to low spatial resolution, low signal level, and low temperature resolution. This paper addresses image registration and fusion between passive millimeter images and visual images. The goal of this study is to combine and visualize two different types of information together: human subject's identity and concealed objects. The image registration process is composed of body boundary detection and an affine transform maximizing cross-correlation coefficients of two edge images. The image fusion process comprises three stages: discrete wavelet transform for image decomposition, a fusion rule for merging the coefficients, and the inverse transform for image synthesis. In the experiments, various types of metallic and non-metallic objects such as a knife, gel or liquid type beauty aids and a phone are detected by passive millimeter wave imaging. The registration and fusion process can visualize the meaningful information from two different types of sensors.
이주민(Jumin Lee),염석원(Seokwon Yeom),김신환(Shin-hwan Kim),홍승현(Seung-hyun Hong) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1
본 논문에서는 얼굴인식의 연구를 위한 왜곡과 잡음에 대하여 최적화된 비선형 합성필터를 연구한다. 최적화된 비선형 합성필터는 입력영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. True-class의 영상 중 3장의 영상으로 훈련된 필터를 얼굴인증에 적용하여 왜곡과 잡음에 대한 성능을 실험하였다. 또한 저해상도 영상에도 왜곡과 잡음에 대하여 강인함을 보였다. In this paper, we discuss face verification using the optimum nonlinear composite filter. The optimum nonlinear composite filter is derived by minimizing the output energy due to the additive noise and the input scene. We adopt the nonlinear composite filter trained with 3 images for face verification. The performance is analyzed in terms of the detection probability and the false alarm probability showing the robustness to the distortion and noise.
피부색과 가변 경계마스크 필터를 이용한 원거리 얼굴 검출 개선 방법
이동수(Dong-Su Lee),염석원(Seokwon Yeom),김신환(Shin-Hwan Kim) 한국통신학회 2012 韓國通信學會論文誌 Vol.37 No.2A
원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다. Face detection at a distance faces is very challenging since images are often degraded by blurring and noise as well as low resolution. This paper proposes an improved face detection method with AdaBoost filtering and sequential testing stages with color and shape information. The conventional AdaBoost filter detects face regions but often generates false alarms. The face detection method is improved by adopting sequential testing stages in order to remove false alarms. The testing stages comprise skin-color test and variable edge-mask filtering. The skin-color filtering is composed of two steps, which involve rectangular window regions and individual pixels to generate binary face clusters. The size of the variable edge-mask is determined by the ellipse which is estimated from the face cluster. The validation of the horizontal and vertical ratio of the mask is also investigated. In the experiments, the efficacy of the proposed algorithm is proved by images captured by a CCTV and a smart-phone.