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- 저자 : 김하식 ( Ha Sik Kim ) (검색결과 29 건)
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김하식(Ha-sik Kim),조남형(Nam-hyung Cho),이주신(Joo-shin Lee) 한국정보기술학회 2007 Proceedings of KIIT Conference Vol.2007 No.-
본 논문에서는 형태정보를 이용한 지문인식 알고리즘의 단점인 오인식율을 최소화 하고, 출입관리 시스템에 적용이 가능하도록 블록별 화소방향성분을 이용한 지문의 동일성 판별 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 지문영상을 16개의 블록으로 나누고 각각의 블록들에 대하여 0°, 45°, 90°, 135°의 방향성분을 갖는 총 64개의 특정 파라미터를 추출하였다. 그리고 추출된 기준지문과 입력지문의 특정 파라미터들에 대한 멤버쉽 함수를 계산하고, 퍼지 추론을 이용한 두 지문의 동일성을 판별하였다. 동일성 판별에 사용한 지문은 성인의 지문 중 성별, 모양에 관계없이 서로 다른 100개의 지문을 가지고 오인식율을 평가하였으며 100개의 지문을 각각 10개씩 추가로 입력받아 오거부율을 평가하였다. 실험결과 오인식율은 4,950회의 실험을 수행하였으며 평균 0.34 %를 나타내었고, 오거부율은 1,000회의 실험을 수행하였으며 평균 3.7 % 결과를 나타내었다. 따라서 제안한 알고리즘이 인식율 및 보안성에서 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. In this paper, fingerprint identification algorithm using pixel direction factor in blocks is proposed to minimize false acceptance ratio and to apply security system. The proposed algorithm is that a fingerprint image is divided by 16 blocks, then feature parameters which have direct factors of 0°, 45°, 90°, and 135° is extracted for each block. Membership function of a reference fingerprint and an input fingerprint for the extracted parameters is calculated, then identification of two fingerprint is distinguished using fuzzy inference. False acceptance ratio is evaluated about different fingerprints of 100 kinds regardless of sex and shape which are obtained from adults, and false rejection ratio is evaluated about fingerprints which are obtained by adding fingerprints of 10 kinds on different fingerprints of 100 kinds. The experiment results is that false acceptance ratio is average 0.34% about experiment of 4,950 times, and false rejection ratio is average 3.7% about experiment of 1,000 times. The proposed algorithm is excellent for recognition rate and security.
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김하식(Ha-Sik Kim),이주신(Joo-Shin Lee) 한국정보기술학회 2009 한국정보기술학회논문지 Vol.7 No.2
In this paper, an edge map creation method for displacement estimation of moving object is proposed. The proposed edge map is defined by an accumulated edge image that is applied weight to edge of sampled images in sequential images. The accumulated edges in the edge map have different brightness by the weight. The brightness of the edges is decreased with the passage of time. An moving object is accurately separated from background based on the brightness of the edge map, and movement course and displacement of the moving object is detected. To examine the propriety of the proposed algorithm, after the center points of gravity are obtained from edges of an edge map created by according to velocities variation of a driving car between two points in the road, velocities of the driving car are measured by using the distance of each center point of gravity, and the measured results are compared to the speedometer results. The evaluated results show that the measured results differ from the speedometer results ±8% error on the average.
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김하식(Ha-Sik Kim),김강(Kang Kim),조경식(Kyung-Sik Cho),전종식(Jong-Sik Jeon) 한국컴퓨터정보학회 2001 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.6 No.4
본 연구는 영상처리의 전처리과정으로 중요한 영상 이진화를 위해 사용되는 전역임계값 결정을 위한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 상대적으로 계산량이 적고 원 영상의 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다. A new approach for determining global threshold value for image binarization is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts object and background, and then compared each average values. Optimal threshold value are selected in center of two averages. Proposed method is relatively simple but robust and achieved good results in continuous tone images and document image.
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김하식(Ha-sik Kim),이주신(Joo-shin Lee) 한국정보기술학회 2007 Proceedings of KIIT Conference Vol.2007 No.-
이동물체 검출 및 이동방향 검출은 영상처리 응용분야에서 매우 중요한 기법이며, 다양한 접근방법으로 정확도와 처리속도를 개선시키는 연구가 진행되어왔다. 본 연구에서는 조명 변화에 비교적 강인한 에지영상을 근거로 한 이동방향 검출기법을 제안한다. 연속되어 입력되는 영상의 에지영상을 구하고, 최근에 입력된 에지영상에 높은 가중치를 적용시키고 이전 영상일수록 낮은 가중치를 적용하여 연속하여 중첩하여 시간에 따라 새롭게 갱신된 에지영상을 구성한다. 갱신된 에지영상은 시간적으로 다른 가중치를 부여함으로써 동일 물체라도 입력되어진 시간에 따라 각기 다른 밝기값으로 반영된다. 구성된 에지영상중의 선분들의 밝기값의 상대적 강도를 수평/수직으로 검출하여 이동물체의 이동방향을 산출한다. In this study, we proposed a detecting method of moving direction and it's moving vector for robust tracking. The proposed algorithm detected a moving object by calculating a labeled edge images with a overwriting in the consequently frames. Every frames have updated a new edge-map. which is several kind labeled levels consisted with different weight by time. Each labeled edge points are using for vertical and horizontal moving direction. Some tools are prooosed called "edge-map" and "window" for a 2-D moving vector estimation.
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윤곽선의 거리와 기울기를 분석한 이동물체 이동변위 평가
김하식(Ha-sik kim) 한국정보기술학회 2007 한국정보기술학회논문지 Vol.5 No.4
In this paper, a moving direction estimation method used by distance and brightness difference of moving object edge in each frame of video is proposed. Edge map is create by accumulating weight of sequential input frames. Edge map has a differential level according to input sequence. Moving direction of a moving object is obtained by calculating a gradient of brightness from the highest values of edge components in the edge map. The evaluated results show that displacement of moving object is estimated 15 frames moving displacement of continued 20 experimental frames in the fixed camera.
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정행섭(Haing-Sup Jung),김하식(Ha-Sik Kim),서명호(Myong-Hoo Seo),이주신(Joo-Shin Lee) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-
본 논문에서는 동영상에서 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 움직임 영역 검출 과정과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성되었다. 움직임 검출 과정에서는 연속되는 2개의 다른 프레임을 사용하여 먼저 움직임 영역을 검출한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특정벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 53 프레임의 동영상으로 실험한 결과 41프레임이 검출되어 77.4%의 검출율을 보였고, 검출된 41프레임으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다. In this paper, we proposed a method for face region extraction and facial feature extraction in moving images. The proposed algorithm is detection process of motion area and face detection process. The moving area is first detected using the difference between two successive frames. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 53 frame moving image 41 frames were detection rate ed showed the detection rate of 77.4%, detection in 41 frames experimental results showed 100% detection rate of the face.
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