교직원의 체력증진을 위한 건강 프로그램 개발

김백섭,이충일,한상덕 경희대학교 체육대학 한국체육과학연구소 1994 體育學論文集 Vol.22 No.-

적응학습과 대분류에 의한 온라인 한글 및 영문자 인식 ( Online Korean / Alphanumeric Character Recognition Based on Real-Time Learning and Coarse Classification )

김백섭,권희선,전종홍 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 워크샵 Vol.1994 No.-

초음파 영상을 위한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 (pp.402-410)

김백섭(Baek Sop Kim),신성철(Seong Chul Shin) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.4

연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71㎳에서 44㎳ 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다. This paper presents a method for feature based block motion estimation that uses multi-resolution image sequences to obtain the panoramic images in the continuous ultrasound image sequences. In the conventional block motion estimation method, the centers of motion estimation blocks are set at the predetermined and equally spaced locations. This requires the large blocks to include at least one feature, which inevitably requires long estimation time. In this paper, we propose an adaptive method which locates the center of the motion estimation blocks at the feature points. This make it possible to reduce the block size while keeping the motion estimation accuracy. The Harris-Stephen corner detector is used to get the feature points. The corner points tend to group together, which cause the error in the global motion estimation. In order to distribute the feature points as evenly as possible, the image is firstly divided into regular subregions, and a strongest corner point is selected as a feature in each subregion. The ultrasound images contain speckle patterns and noise. In order to reduce the noise artifact and reduce the computational time, the proposed method use the multi-resolution image sequences. The first algorithm estimates the motion in the smoothed low resolution image, and the estimated motion is prolongated to the next higher resolution image. By this way the size of search region can be reduced in the higher resolution image. Experiments were performed on three types of ultrasound image sequences. These were shown that the proposed method reduces both the computational time (from 77㎳ to 44㎳) and the displaced frame difference (from 66.02 to 58.08).

다층 표현에서 비등방성 확산을 이용한 초음파 영상 품질 향상

김백섭(Beak Sop Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.12

초음파 진단기에서 얻은 영상은 잡음이 많아 잡음을 감소시키고 콘트라스트를 증가시키기 위해 영상 후처리를 하고 있다. 본 논문은 초음파 영상 후처리에 많이 사용되는 비등방성 확산 필터링의 새로운 방법을 제안하고 이를 다 해상도의 각 레이어에 적용하는 초음파 영상 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존 방법들과 비교하여 잡음이 적고 콘트라스트가 커지는 결과를 보인다. Medical ultrasound images suffer from speckle noise and low contrast. A novel anisotropic diffusion filtering, which is a modification of the conventional nolinear coherent diffusion filter, is proposed. The proposed filter suppresses the speckle noise in a homogeneous region using diffusion, and enhances the contrast by enhancing edge boundaries in a structure region. The input image is decomposed by Laplacian pyramid, and then, the propoesd filtering is done during reconstructing the Gaussian layers to produce the filtered images. It has been shown by experiments that the proposed method enhances the edge and contrast while reducing noise.

구조행렬을 이용한 예제기반 영상 인페인팅

김백섭(Baek Sop Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.7

최근 영상에서 훼손된 부분을 복원하거나 자막이 포함되어 있는 영상에서 자막을 제거하거나 사진에서 특정 물체를 제거하기 위해 예제기반 영상 인페인팅이 널리 이용되고 있다. 예제기반 인페인팅 알고리즘은 크게 나누어 손상된 영역에서 어떤 부분부터 복원할 것인지를 결정하는 패치 우선순위 결정문제와 결정된 패치를 알고 있는 영역에서 어떤 패치로 대치할 것인지를 결정하는 패치 선택 문제 등 두가지 부분으로 구성되어 있다. 기존의 예제기반 인페인팅 방법은 이 두가지 문제를 모두 영상에서 화소의 명암값을 이용해서 해결하였다. 패치 우선순위 결정문제는 화소의 그래디언트를 사용하고, 패치 선택 문제는 두 패치 사이의 오차합이 주로 사용되고 있다. 그러나, 인페인팅은 복원된 영상이 사람이 보기에 자연스러워야 하는데, 사람은 화소의 명암값보다는 에지, 코너, 점, 질감 등 영역의 속성에 더 민감하다. 그러므로 화소의 명암값 보다는 영역의 속성을 이용하는 인페인팅 방법이 더 자연스러운 결과를 보일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상의 속성을 표현하기 위해 구조행렬을 사용하여 인페인팅 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 구조행렬에서 지역의 일관성을 구해 이를 복원할 패치의 우선순위를 결정하는데 사용하였다. 또한 복원할 패치와 가장 유사한 패치를 구하는 패치 선택을 위해 구조행렬에서 두 화소 사이의 방향, 일관성을 구하고 여기에 명암값과 거리 가중치등 네가지 척도의 가중치 합을 사용하였다. 다양한 영상에 대해 실험한 결과 제안된 방법이 기존의 Criminisi가 제안한 예제기반 인페인팅 방법에 비해 훨씬 더 자연스럽게 인페인팅 되는 것을 확인하였다. The exemplar-based image inpainting technique is to fill missing region in an image, and it is widely used for recovering the scratches, removing the textures and deleting unwanted objects. The exemplar-based inpainting algorithm is composed of two procedures : selecting a patch to be filled from the missing region, and inpainting the patch using image information in the known region. In the patch selection procedure, patch priority should be defined to encourage the filling-in of patches on the structure with higher priority. In the patch inpainting procedure, similarity between the selected patch and a patch in the known region should be defined to determined which patch is to filled-in among those in the known region. In the conventional exemplar-based inpainting algorithm, gradient and sum of absolute difference are used for the priority and the similarity measure, respectively. These measures are based on the brightness of the pixels in the image. This paper is to propose a method which uses the structural information rather than the brightness levels for both the priority and similarity measure in exemplar-based inpainting. This method helps retaining structural information, and thus the inpainted result looks more natural than the conventional way. Structure matrix has been used for obtaining the structural information. Experiments show that the proposed method produce more natural image than that of the conventional exemplar-based inpainting proposed by Criminisi.

필기체 문자인식을 위한 체인코드에 기반한 효율적인 전처리 및 특징추출

김백섭(Baek-sop Kim),송혜정(Hyeo-jung Song) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.12

본 논문에서는 필기체 영문자 인식을 위한 전처리와 특징추출에 대한 효율적인 방법을 제안한다. 문자영상은 체인 코드로 표현하며 모든 처리가 체인코드에 기반한다. 전처리에서는 잡음 제거, 기울기 교정, 윤곽선에 대한 평활화를 다룬다. 체인 코드 리스트의 길이가 주어진 임계값보다 작으면 잡음으로 간주하여 제거한다. 기울기는수직과 수평성분으로 계산되는데 수직, 수평성분에 대한 산포행렬의 고육벡터가 기울기 계산에 이용된다. 평활화는 윤곽선의 울퉁불퉁한 부분에 대한 모든 가능성을 look up table로 만들어 처리한다. 특징추출에서는 다양한 해상도에서의 특징을 복합적으로 이용하는데, 지역적 특징으로는 윤곽 화소간의 방향을 이용하며, 구조적인 특징은 화소간의 방향정보를 긴 거리로 확장한 작은 획의 구조를 이용한다. 전역적인 특징으로는 면적과 폭과 높이의 비율을 이용한다. 지역적 특징과 구조적 특징은 체인 코드에 대한 look up table을 만들어 효율적으로 계산한다. NIST 문자 데이타베이스를 사용하여 실험한 결과, 처리시간은 전처리에서 문자 당 평균 5.7 msec, 특징추출에서는 5.3 msec가 소요되었으며, 인식률은 소문자, 대문자에 대해 각각 93.4%와 96.6%가 되었다. In this paper, we proposed an efficient method of preprocessing and feature extraction for recognizing handwrittencharacters. The character image is represented by the chain code and every processing is done based on thisrepresentation. Preprocessing deals with noise removal, slant correction, and smoothing of contours. List of chain codes whose length is smaller than the given threshold is regarded as noise and removed Slant angle is estimated from the vertical andhorizontal components: The scatter matrix is obtained from these components and the slant angle is estimated by the eigenvector of the scatter matrix. Smoothing is done by the look up table which is built by examining all the possibilities of jaggedness of contours. Three types of features are extracted; local, structural, and global. The local features measure direction in aneighborhood of a contour pixel, the structural features measure short stroke types which span several pixels, and the global features measure area and aspect ratios of a character. The local and structural features are calculated efficiently using the lookup table of chain codes. Experiments were done on the NIST character database. It took 5.7 and 5.3 msec on the average at the preprocessing andfeature extraction steps, respectively. The classification accuracy was 93.4% and 96.6% for lowercase and uppercasecharacters, respectively.

실시간 적응학습에 의한 온라인 한글 문자인식

김백섭(Baek-sop Kim) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.6

온라인 문자는 필기체이므로 변형이 다양하며 모든 변형을 미리 예측할 수 없다. 그러므로 사용자가 사용하는 도중에 새로운 변형이 있으면 사용중 학습을 통해 그 변형에 연속적으로 적응해 내가는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러한 적응학습 기능을 가지는 온라인 한글 문자인식 시스템의 구성에 관한 것이다. 인식의 기본 단위는 자소로 하였으며, 자소를 이루는 획들의 정보와 획 사이의 위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 인식 방법은 자소 모델을 만들어 모델과의 정합치를 계산하는 방법을 사용하였고 모델은 인식 결과에 따라 변경 혹은 생성된다. 문자를 인식하기 위해 가능한 모든 후보자소들을 생성하여 이들을 조합한 후보문자 중 정합치가 가장 큰 것을 택하는 방법을 사용하였다. 실험 결과, 초기에 70~80% 정도의 인식률을 가지나 200자를 인식하는 과정에서 적응학습이 이루어져 94%의 인식률을 나타냈으며 학습이 진행됨에 따라 인식률이 서서히 높아져 800자를 학습하면 97%의 인식률을 나타내었다. Written characters have a lot of variations due to different writing styles, and it is impossible to predict every kind of variation of every person. So it is desirable for a good online character recognition system to adapt user's writing style as recognition is performed. This paper presents an adaptive learning method for on-line Hanguel(Korean) character recognition. The Jaso(alphabet) candidates are generated from the input character, then they are compared to the appropriate Jaso models. Only those candidates are selected whose matching score are above the threshold, and they are again tested to discard those which can not make a character by any combinations with the others. Combining the survived candidates, the Jaso candidates are obtained and the system reports one having the highest matching score among them. The alphabet models are either updated or created according to correctness of recognition every time recognition is performed. Experiment showed that the recognition accuracy increased as learning proceeded. It was 70-80% at the start, 94% after learning 200 characters and it slowly increased to 97% thereafter.

지역적 특성을 갖는 동적 선택 방법에 기반한 다중 인식기 시스템

송혜정,김백섭 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.3

본 논문에서는 지역적 특성을 가지는 작은 인식기(마이크로 인식기)의 모음으로 인식기를 구현하는 다중 인식기 시스템을 제안한다. 각 학습패턴에서 k개의 이웃한 학습패턴을 추출해서 학습한 인식기를 마이크로인식기라고 한다. 각 학습패턴에는 한개 이상의 마이크로 인식기를 부여한다. 본 논문에서는 선형 커널을 사용한 SVM과 RBF 커널을 사용한 SVM등 두 가지 형태의 마이크로 인식기를 사용한다. 테스트 패턴이 인가되면 테스트패턴 주변의 마이크로인식기들 중에서 성능이 가장 좋은 것 하나를 선택한 후 선택된 인식기로 최종 클래스를 결정한다. 테스트패턴 주변에 있는 학습패턴들을 인식한 결과를 성능 측정 척도로 사용한다. Elena 데이터 베이스를 사용하여 기존의 단일 인식기, 다중 인식기 결합, 다중 인식기 선택 방법들과 인식률을 비교한 결과 제안된 방법이 우수함을 알 수 있다. This paper proposes a multiple classifier system having massive micro classifiers. The micro classifiers are trained by using a local set of training patterns. The k nearest neighboring training patterns of one training pattern comprise the local region for training a micro classifier. Each training pattern is incorporated with one or more micro classifiers. Two types of micro classifiers are adapted in this paper. SVM with linear kernel and SVM with RBF kernel. Classification is done by selecting the best micro classifier among the micro classifiers in vicinity of incoming test pattern. To measure the goodness of each micro classifier, the weighted sum of correctly classified training patterns in vicinity of the test pattern is used. Experiments have been done on Elena database. Results show that the proposed method gives better classification accuracy than any conventional classifiers like SVM, k-NN and the conventional classifier combination/selection scheme.

지역적 특성을 갖는 동적 선택 방법에 기반 한 다중 인식기 시스템

송혜정,김백섭 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.4

This paper proposes a multiple classifier system having massive micro classifiers. The micro classifiers are trained by using a local set of training patterns. The k nearest neighboring training patterns of one training pattern comprise the local region for training a micro classifier. Each training pattern is incorporated with one or more micro classifiers. Two types of micro classifiers are adapted in this paper : SVM with linear kernel and SVM with RBF kernel.Classification is done by selecting the best micro classifier among the micro classifiers in vicinity of incoming test pattern. To measure the goodness of each micro classifier, the weighted sum of correctly classified training patterns in vicinity of the test pattern is used. Experiments have been done on Elena database. Results show that the proposed method gives better classification accuracy than any conventional classifiers like SVM, k-NN and the conventional classifier combination/selection scheme. 본 논문에서는 지역적 특성을 가지는 작은 인식기(마이크로 인식기)의 모음으로 인식기를 구현하는 다중 인식기 시스템을 제안한다. 각 학습패턴에서 k개의 이웃한 학습패턴을 추출해서 학습한 인식기를 마이크로인식기라고 한다. 각 학습패턴에는 한개 이상의 마이크로 인식기를 부여한다. 본 논문에서는 선형 커널을 사용한 SVM과 RBF 커널을 사용한 SVM등 두 가지 형태의 마이크로 인식기를 사용한다.테스트 패턴이 인가되면 테스트패턴 주변의 마이크로인식기들 중에서 성능이 가장 좋은 것 하나를 선택한 후 선택된 인식기로 최종 클래스를 결정한다. 테스트패턴 주변에 있는 학습패턴들을 인식한 결과를 성능 측정 척도로 사용한다.Elena 데이타베이스를 사용하여 기존의 단일 인식기, 다중 인식기 결합, 다중 인식기 선택 방법들과 인식률을 비교한 결과 제안된 방법이 우수함을 알 수 있다.

홍채 인식을 위한 고속 홍채 영역 추출 방법

송선아,김백섭,송성호 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.9

홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다. It is essential to identify both the pupil and iris boundaries for iris recognition. The circular edge detector proposed by Daugman is the most common and powerful method for the iris region extraction. The method is accurate but requires lots of computational time since it is based on the exhaustive search. Some heuristic methods have been proposed to reduce the computational time, but they are not as accurate as that of Daugman. In this paper, we propose a pupil and iris boundary finding algorithm which is faster than and as accurate as that of Daugman. The proposed algorithm searches the boundaries using the Daugman's circular edge detector, but reduces the search region using the problem domain knowledge. In order to find the pupil boundary, the search region is restricted in the maximum and minimum bounding circles in which the pupil resides. The bounding circles are obtained from the binarized pupil image. Two iris boundary points are obtained from the horizontal line passing through the center of the pupil region obtained above. These initial boundary points, together with the pupil point comprise two bounding circles. The iris boundary is searched in this bounding circles. Experiments show that the proposed algorithm is faster than that of Daugman and more accurate than the conventional heuristic methods.