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- 저자 : 한준희(Joon H. Han) (검색결과 15 건)
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한준희(Joon H. Han),김명진(Myung J Kim),조광제(Kwang J. Cho) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
2차원 물체의 표출에 있어서, 복잡한 비 인공체의 형태 인식을 계층적 표출 구조를 도출하고, 이에 필요한 Smoothness 조건을 Gaussian Filtering 을 통하여 만족시켰다. 이 구조는 기존의 표출방식이나 특성으로 표출하기 쉬우므로, 매칭에 용이하게 이용될 수 있는 형태이며, 이 과정에서 계산되는 곡률의 정보도 인식에 용이하게 이용 될 수 있다. 대상형태는, 복잡한 자연형태 2차원 모델인 DLA, COC, Mole's Labyrinth, Epidemics 와 같은 Fractal 형태를 사용하였다. 이러한 모양들은 자연계에 존재하는 성장모델과 유사하여 실제 응용에 적용될 수 있다. 선상형태와 면상으로 나타나는 형태에 있어서, Multi-resolution 의 표현 대신 Branch 나 Area 에 제약을 두어 표출의 정밀도를 조정하고 Gaussian 함수의 여러가지 σ 값으로 Filtering 하여 구조적 모양을 계산하였다.
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다중값의 Edge로부터 얻어진 상관함수 정의역 상에서의 Binocular Matching
김준우(Joon W. Kim),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
인간의 시각능력 중에서 입체를 인식하는 양안 시각의 원리에 대하여 설명하고, 이것을 모델로 하여 기계에 적용시키는 방법에 대하여 서술하였다. 거리에 대한 정보는 좌우에서 본상들을 Match시킨 결과인 Disparity로부터 구해지는데, 본 논문에서는 원래의 Gray Image로부터 Edge를 구하여 이것을 서로 Matching하는 방법을 사용하고 있다. 여기에서 쓰이는 Edge Set은 방향에 민감한 16가지의 값을 가진다. 그리고, Match 방법은 최적화 문제를 모델로 하되, 효율상 Heuristic한 접근을 택하였다. 즉 상관함수의 정의역 상에서의 Searching이다. 여기에는 상관 함수와 우선 순위라는 두 가지 중요한 함수가 정의되어 작용한다. 주) 이 논문은 1989년도 문교부 지원 한국 학술진흥재단의 신진교수 학술연구 조성비에 의하여 연구되었음.
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카메라 캘리브레이션과 셀프 캘리브레이션을 혼용한 3차원 구조의 복원
김성용(S.Y. Kim),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
물체에 대하여 영상을 이용한 3차원 복원을 할 때 셀프 캘리브레이션이 많이 적용된다. 셀프 캘리브레이션에서는 카메라 파라메터뿐 아니라 각 영상에 대한 크기 요소, 유클리디안 공간으로의 변환 행렬등 많은 변수에 대한 추정이 필요하므로, 비선형 최적화 단계에서 수렴이 제대로 되지 않는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여, 영상을 취득하는데 사용할 카메라에 대하여 캘리브레이션을 이용하여 미리 내부 파라메터를 계산해두고, 그 값들을 셀프 캘리브리이션 수행시 상수로 넘겨줌으로써, 정확한 내부 파라메터를 구할 뿐만 아니라 비선형 최적화 단계에서 변수의 수를 줄임으로써, 수렴도 또한 높이고자 한다. 이 개념을 실제 영상에 적용한 후 실험 결과를 보인다.
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유전자 알고리즘을 이용한 Fuzzy Data Fitting
김성용(S.Y. Kim),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
Noise가 있는 data에서 shape나 parameter를 찾을 때 일반적으로 Hough transform이나 regression을 적용한다. Hough transform은 parameter space의 차수가 커지면 memory 문제가 존재하며, regression 모델은 한 개의 변수를 다른 변수의 함수로 가정하여 error를 최소화하여 데이타중 1 set의 parameter만 존재한다는 가정을 하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 두 방법의 단점들을 보완하며, Fuzzy개념을 도입한 data fitting 방법을 제안하였다. 이 문제는 genetic algorithm을 도입하여 data를 Fuzzy membership을 갖는 것으로 가정한 최적화 문제를 해결하였다. 직선과 평면에 대한 실험을 결과를 보인다.
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최태은(Tae-Eun Choe),한준희(Joon H. Han),정연구(Y. K. Chung) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
스테레오 정합기법에는 크게 명암기반기법과 특징기반기법 두가지가 있다. 영상정합에 있어 문제점은 어떤 정합기법을 사용하느냐에 따라 각 영상의 특성별로 큰 차이가 난다는 것이다. 본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 받아들인 스테레오 영상쌍에서 추출한 밝기값과 특징들을 이용한 정합유사함수를 정의한다. 여기서 정합유사함수는 α라는 매개변수를 통해, 명암기반기법과 특징기반기법의 장단점을 선택적인 비율로 조절할 수 있도록 한다. 이에 따라 한 영상의 한 점에서, 정합유사함수를 최소화하는 다른 영상의 에피폴 선 상의 점을 상응점으로 결정한다. 그 외에도 폐색을 고려한 다중 윈도우기법, Coarse-to-fine 기법등의 방법을 통해 스테레오 정합을 수행한다.
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피라미드 데이타 구조하에서 상관자를 이용한 동적인 물체 추적
김명진(Myoung J. Kim),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
움직이는 물체를 추적하는 것은 컴퓨터 비전 문제들 가운데 어렵고 중요한 것들중 하나이다. 본 논문은 피라미드 이미지 데이타 구조하에, 전 작업으로서 시공간 필터(Spatiotemporal Filter)를 사용하여 움직이는 물체를 포착한 후, 상관자 계수(Correlation coefficient)를 이용하여 계층적으로 탐색하여 동적 환경하의 움직이는 물체를 추적하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 카메라의 구동에 따른 실제적인 잡상(Noise)문제를 해결하고 효율적으로 물체를 추적한다. 또, 서로 다른 배경에 있는 물체를 추적하므로 구동자의 관성에 따른 추적 속도 감소 요인을 제거 할 수 있다.
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민재식(Jae S Min),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
texture 분류에는 지금까지 여러가지 접근방법이 있어왔는데, 특히 자연적인 texture 분류에 주로 적응되는 접근방법으로는 통계적 접근방법(statistical approach)이 주류를 이루었다. coocurrence 행렬, random field model 등의 이 접근방법의 예들인데, 이들 방법들은 pixel 단위의 정보처리에만 치우친 경향이 있어 상대적으로 굵직한 texture의 처리에는 적당하지 않고 또 반대로 굵직한 texture 처리에 적당하도록 해주기 위해서는 매개변수를 사용, 주어지는 texture에 따라 이 매개변수의 값을 인위적으로 변화시켜 주어야하는 등의 단점들을 안고 있다. 본 논문에서는 texture 분류에서 특별한 매개변수의 사용 없이도 주어지는 texture의 굵기에 상관없이 texture 분류 가능하도록 피라미드 구조를 texture 분류에 사용하였다.
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김교식(Kyo S Kim),한준희(Joon H Han) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
자동 표면 검사 시스템의 개발은 생산성 향상 및 산업자동화의 일환으로 매우 중요한 과제의 하나이다. 본 논문에서는 이러한 시스템에서 표면의 결함 분류를 위해 사람의 시각적 인식에 근거를 둔 시각적 분류 기준에 대한 실험 결과를 보이고 이를 계산하기 위한 특징들을 제시한다. 아울러 이들 특징들의 결함 패턴 분류 성능을 측정하기 위하여 클래스마다 120장의 영상을 가지는 20개의 클래스에 대한 분류 실험을 보인다.
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오창윤(Chang Y. O),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 움직이는 물체를 자동적으로 추적하는 시스템에 관하여 기술한다. 초기화 과정에서는 연속된 3장의 영상으로부터 추적물체를 정의하고, 이후에 입력되는 영상에서는 상관관계 함수를 계산하여 추적물체를 찾는다. 시간이 지남에 따라 추적물체의 형태가 변화하므로 가장 최근의 추적물체의 가장 최근의 형태를 찾기 위해 배경비교를 사용한다. 실제 영상으로 실험한 결과 이 방법은 시간이 지남에 따라 형태가 변화하는 물체의 추적에 좋은 결과를 가져왔다.
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조광제(Kwang J. Cho),한준희(Joon H. Han) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
시각적 이미지에 대하여 조직적 feature set를 사용하여 관련된 클래스에의 소속확률을 구하는 통계적 패턴인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복잡한 형상을 갖는 표면의 이상 흠의 분류에 적용 가능하며 이 방법의 특색들은 전체 entropy를 최소화하면서 입력패턴 공간을 나누어 갖는 최적의 조직적 feature set와, 훈련 단계에서 모든 feature 샘플의 빈도를 기억하는 모범표현과, 분류단계에서 적용되는 관련 클래스들의 모범표현에 근거한 베이스 결정이론에 기인한다. 이 방법의 분류성능, 견고성, 그리고 처리시간은 모두 만족스럽다.
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