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- 저자 : 정영봉(Young-Bong Jung) (검색결과 4 건)
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정영봉(Young-Bong Jung),안명수(Ming-Shou An),김대일(Dae-il Kim),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
본 논문은 분할 히스토그램을 이용한 객체 추적에 관한 연구이다. 영상처리에서의 색상정보는 기본이 되는 정보이며 아주 중요한 정보이다. 허나 색상 정보는 조명 및 외부환경 변화와 이동객체의 움직임 및 회전에 의한 색상변경에 취약한 단점이 있다. 색상정보를 이용하는 히스토그램은 추적, 인식 등에 사용되고 있다. 기존의 색상정보를 이용하는 객체 추적은 객체의 이동, 방향전환, 조명에 의해 객체 추적 성능이 좌우되었다. 제안하는 분할 히스토그램은 객체의 영역을 4조각으로 나누어 전체와 각각의 영역에 대한 히스토그램을 구한다. 그 후 각 영역에 대한 히스토그램을 18개의 구역으로 나누어 저장한다. 매 프레임마다 획득되는 히스토그램의 18개 구역 값을 이전의 값들과 비교하여 객체를 구분하여 추적한다. 실험에서의 비교 결과 제안된 분할 히스토그램을 이용한 객체 추적은 색상정보를 이용하는 기존의 방법에 비해 더 좋은 성능을 보였다. This paper is study for object classification and tracking using division histogram. Colour information from image processing is basic feature, that is important. But, colour information is vulnerable demerits with change of lighting, variable external environment, changed colour with moving object of motion and rotation. Colour information using histogram use object tracking, recognition and others. Existing target tracking using colour information was performance decision by moving object, turning, lighting. This paper propose division histogram. Select object area get histogram about four division object areas. After each division object area about histogram save 18-block split. Each frame is 18-block split histogram to compare previous 18-block split histogram. The result decide object classification and object tracking. As a result of experimentation, offered object tracking using division histogram is better than object tracking using existing colour information.
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정영봉(Young-Bong Jung),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-
본 논문은 블록기반 가우시안 필터링을 이용한 영상 잡음 제거에 관한 연구이다. 기존의 가우시안 필터는 가우시안 계수가 정해지면 그 값으로 모든 픽셀에 계산을 함으로 전체적으로 동일한 가우시안 잡음 제거 및 LPF의 역할을 한다. 제안된 블록기반 가우시안 필터는 전체 필셀을 일정한 크기의 블록으로 나눈다. 그 후 각각 블록과 전체의 평균 밝기, 표준편차를 구한다. 그리고 블록과 전체 평균 밝기 값을 뺀 차가 표준편차에 따라 가우시안 계수 값을 달리 한다. 실험에서의 비교 결과 제안된 블록기반 가우시안 필터는 가우시안 노이즈에서 가우시안 필터에 비해 더 좋은 성능을 보였다. This paper is study for image noise reduction using block-based Gaussian filter. Existing Gaussian filter is acting the part of LPF and Gaussian noise reduction as calculating all pixels through coefficient of Gaussian. Offered block-based Gaussian filter is divide among equal blocks size for all pixels. After ward, we calculate each block. And entire average light value, standard, deviation. And Gaussian coefficient is modified for standard deviation for deducting block from entire average light value. As a result of experimentation, offered block-based Gaussian filter is better than Gaussian filter using Gaussian noise
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정영봉(Young-Bong Jung),권기항(Kee-Hang Kwon),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.3
In this paper, we make a monitoring service system using the vital sign information of patients. In modern society, ageing population rate is rapidly increasing. In fact, the people helping them are insufficient. Especially, patients rate of behavioral disorders is increasing, and having the highest proportion of dementia rate. A rate of potential dementia over the age of 65 in korea is 6.8 to 13%. The increasing of dementia population is expected to last. However labor population and facilities are not enough to support them. Therefore we need the service system to manage them. The proposed service system acquires biometric information of patient by using the four sensors. And then, feces and urine are identified by judge algorithm. Separated feces and urine are notified to family or nurse. Through this way, existing work system is replaced with automatical system.
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박상준(Sang-June Park),정영봉(Young-Bong Jung),안명수(Ming-Shou An),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
본 논문에서는 스테레오 기반의 깊이 정보를 이용하여 효과적으로 다중 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 배경 모델링을 통하여 객체와 배경을 분리 하였고, 움직이는 객체를 분류하기 위해 적응적인 가우시안 모델을 사용하였다. 분류된 다중 객체를 추적하기 위하여 컬러기반의 CAMShift 알고리즘을 사용했지만, 초기 객체정보를 지정해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 효과적인 다중 객체 추적을 위하여 배경모델링을 통해 분류된 객체 정보를 자동으로 할당하여 추적하도록 CAMShift 알고리즘을 개선시킨다. 이때 객체간의 가려짐이 발생할 경우 스테레오 기반의 깊이 정보를 사용하여 문제를 해결하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 증명하였다. This paper is a study on multi-object tracking using depth information. Background and object was classified by background modeling, and used adaptive Gaussian model in order to separate moving objects. Continuously adaptive mean shift (CAMShift) algorithm based on color is used to track separated objects but there is disadvantage specified initial object information. Therefore, the improved CAMShift algorithm is proposed for effective object tracking through automatically assigning object information. When occlusion problem is shown between objects, stereo-based depth information was used to resolve the problem also, the results of the proposed method proved superior than conventional methods.
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