CPgraph를 이용한 숫자열 영상에서 숫자 분할

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회논문지 Vol.23 No.9

본 논문은 영상에서 숫자열을 검출하고 숫자열을 구성하고 있는 숫자들을 분할하여 숫자 인식 시스템을 위한 입력 숫자 영상을 생성하는 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 블랍 검출을 통해 블랍화된 숫자열을 검출하고, 검출된 블랍 정보를 이용해 숫자열 영역을 지정하고, 숫자열 기울어짐을 보정한다. 그리고 제안된 알고리즘은 본 논문에서 새롭게 정의된 세 종류의 CPgraph을 이용해 숫자 기울어짐을 보정하고, 보정된 숫자열에서 숫자 분할을 위한 경계 지점을 결정한다. 일정 영역의 폰트 크기로 인쇄된 숫자열을 포함하는 영상 그룹과 필기체 숫자열을 포함하는 영상 그룹을 이용한 숫자 분할 실험에서 제안된 알고리즘 각 영상 그룹에서 100%와 90% 이상의 숫자들을 성공적으로 분할하고 있다. In this paper, I propose an algorithm to generate an input digit image for a digit recognition system by detecting a digit string in an image and segmenting the digits constituting the digit string. The proposed algorithm detects blobbed digit string through blob detection, designates a digit string area and corrects digit string skew using the detected blob information. And the proposed algorithm corrects the digit skew and determines the boundary points for the digit segmentation in the corrected digit sequence using three CPgraphs newly defined in this paper. In digit segmentation experiments using the image group including digit strings printed with a range of the font sizes and the image group including handwritten digit strings, the proposed algorithm successfully segments 100% and 90% of the digits in each image group.

가변 변수와 검증을 이용한 개선된 얼굴 요소 검출

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2020 한국해양정보통신학회논문지 Vol.24 No.3

Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘은 얼굴 요소 검출을 위한 매우 우수한 알고리즘이지만 변수 설정에 따른 중복 검출, 오 검출, 미 검출 같은 문제들이 여전히 존재한다. 본 논문은 Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘에 미 검출을 줄이기 위한 가변 변수와 중복 검출과 오 검출을 줄이기 위한 검증을 적용한 개선된 얼굴 요소 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 잠재적 유효 얼굴 요소들을 검출할 때까지 Viola & Jones의 객체 검출의 변수 값을 변화시켜 미 검출을 줄이고, 검출된 얼굴 요소의 크기, 위치, 유일성을 평가하는 검증을 이용해 중복 검출과 오 검출들을 제거시켜 준다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 알고리즘이 검출된 객체들에 유효 얼굴 요소들을 포함시키고 나서 무효 얼굴 요소들을 제거하여 유효 얼굴 요소들만을 검출하는 것을 보여준다. Viola & Jones' object detection algorithm is a very good algorithm for the face component(FC) detection, but there are still problems such as duplicate detection, false detection and non-detection due to parameter setting. This paper proposes an improved FC detection algorithm that applies the variable parameter to reduce non-detection and the verification to reduce duplicate detection and false detection to the Viola & Jones' algorithm. The proposed algorithm reduces the non-detection by changing the parameter value of the Viola & Jones' algorithm until the potential valid FCs are detected, and eliminates the duplicate detection and the false detection by using the verification that evaluates size, position, and uniqueness of the detected FCs. Simulation results show that the proposed algorithm includes valid FCs in the detected objects and then detects only the valid FCs by removing invalid FCs from them.

확장 참조표를 활용한 허프변환의 성능 분석

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.12

본 논문은 대표적인 직선 검출 알고리즘인 허프변환이 갖고 있는 계산적인 부담을 줄이기 위해 확장된 참조표를 활용한 허프변환을 제안하고, 성능을 분석하고 있다. 기존 허프변환도 계산 부담을 줄이기 위해 관심 에지 화소를 지나는 모든 직선들의 매개 변수 𝜌 계산에 참조표를 적용한다. 그러나 제안된 허프변환은 더 많은 계산 감소를 유도하기 위해 관심 에지 화소뿐만 아니라 그 주변 에지 화소들을 지나는 직선들에도 적용할 수 있는 확장 참조표를 채택하고 있다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 유효성을 수학적으로 증명하고 또한 모의실험을 통해 확인하고 있다. 모의 실험 결과는 제안된 허프변환이 기존 허프변환과 비교해 곱셈 계산량을 영상과 적용된 확장 참조표에 따라 49.6%에서 최대 16.1%까지 감소시키는 것을 보여주고 있다. This paper proposes the Hough transform(HT) using an extended lookup table(LUT) to reduce the computational burden of the HT that is a typical straight line detection algorithm, and analyzes its performance. The conventional HT also uses a LUT to the calculation of the parameter 𝜌 of all straight lines passing through an edge pixel of interest(ePel) in order to reduce the computational burden. However, the proposed HT adopts an extended LUT that can be applied to straight lines across the ePel as well as its peripheral edge pixels to induce more computational reduction. This paper proves the validity of the proposed algorithm mathematically and also verifies it through simulation. The simulation results show that the proposed HT reduces the multiplication computation from 49.6% up to 16.1%, depending on the image and the applied extended LUT, compared to the conventional HT.

주성분 분석을 이용한 직선 검출에 대한 분석

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.9

본 논문은 주성분 분석을 이용한 직선 검출 알고리즘을 분석하여 새로운 두 기능이 추가된 개선된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 기능은 검출된 직선을 통해 무효 화소를 제거하고 다시 직선을 검출하는 것이고, 두 번째 기능은 겹치지 않는 블록들에서 직선 검출을 통해 후보 직선들 선택하고, 각 후보 직선의 주변 화소들을 이용해 유효 직선을 검출하는 것이다. 제안된 알고리즘은 정제된 직선 영상에서는 기존 알고리즘보다 적은 계산량으로 더 정확한 직선을 검출하고 있다. This paper analyzes the straight line detection using the principal component analysis (PCA) and proposes its improved algorithm to which two new functions are added. The first function removes invalid pixels through the detected straight line and detects a line again. The second function detects lines from non-overlapped blocks, selects valid line candidates, and detects a valid line from pixels adjacent to each line candidate. The proposed algorithm detects a more accurate straight line with a low computation in comparison with the conventional algorithm in an image with somewhat refined lines.

가변 변수와 검증을 이용한 개선된 얼굴 요소 검출

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.3

Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘은 얼굴 요소 검출을 위한 매우 우수한 알고리즘이지만 변수 설정에 따른 중복 검출, 오 검출, 미 검출 같은 문제들이 여전히 존재한다. 본 논문은 Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘에 미 검출을 줄이기 위한 가변 변수와 중복 검출과 오 검출을 줄이기 위한 검증을 적용한 개선된 얼굴 요소 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 잠재적 유효 얼굴 요소들을 검출할 때까지 Viola & Jones의 객체 검출의 변수 값을 변화시켜 미 검출을 줄이고, 검출된 얼굴 요소의 크기, 위치, 유일성을 평가하는 검증을 이용해 중복 검출과 오 검출들을 제거시켜 준다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 알고리즘이 검출된 객체들에 유효 얼굴 요소들을 포함시키고 나서 무효 얼굴 요소들을 제거하여 유효 얼굴 요소들만을 검출하는 것을 보여준다. Viola & Jones' object detection algorithm is a very good algorithm for the face component(FC) detection, but there are still problems such as duplicate detection, false detection and non-detection due to parameter setting. This paper proposes an improved FC detection algorithm that applies the variable parameter to reduce non-detection and the verification to reduce duplicate detection and false detection to the Viola & Jones' algorithm. The proposed algorithm reduces the non-detection by changing the parameter value of the Viola & Jones' algorithm until the potential valid FCs are detected, and eliminates the duplicate detection and the false detection by using the verification that evaluates size, position, and uniqueness of the detected FCs. Simulation results show that the proposed algorithm includes valid FCs in the detected objects and then detects only the valid FCs by removing invalid FCs from them.

유효 특징점을 이용한 개선된 허프변환

오정수,Oh, Jeong-Su 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.9

영상 내 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘인 허프변환은 실세계 영상들에 적용할 때 그들의 복잡한 배경이나 잡음에 의해 생성되는 방대한 특징점들 때문에 상당한 계산량을 필요로 하고 쉽게 의사 직선을 검출한다. 본 논문은 기존 허프변환에 특징점의 유효성을 평가하는 전처리를 추가한 개선된 허프변환을 제안한다. 특징점 평가는 $3{\times}3$ 블록 특징점들의 패턴을 이용해 직선 검출에 필수적이지 않은 많은 특징점들을 제거할 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 한 실험들에서 제안된 알고리즘은 영상에 따라 특징점들의 14%~58%를 제거하여 계산량을 줄여줄 뿐만 아니라 유효 직선 검출에서도 기존 알고리즘보다 우수함을 보여준다. The Hough transform (HT), that is a typical algorithm for detecting lines in images, needs considerable computational costs and easily detects pseudo-lines on the real world images, because of the large amount of features generated by their complex background or noise. This paper proposes an improved HT that add a preprocessing to estimate the validity of features to the conventional HT. The feature estimation can remove a lot of inessential features for the line detection using a pattern of $3{\times}3$ block features. Experiments using various images show that the proposed algorithm saves computational costs by removing 14%~58% of features depending on images and besides it is superior to the conventional HT in valid line detection.

교통 환경 분석을 위한 움직임 기반 배경영상 추출

오정수,Oh, Jeong-Su 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.8

본 논문은 스쿨존 영역의 교통 환경 분석을 위한 배경영상 추출 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 교통 환경에서 수시로 발생되는 밝기 변화와 정지 객체에 의한 문제를 해결하고 있다. 전자를 위해 고속 Sigma-Delta 알고리즘을 이용해 배경영상을 현 프레임으로 고속 갱신하고, 후자를 위해 직전 프레임과 오랜 시간의 평균 배경영상을 이용해 동적 영역을 검출하여 정지 객체를 배경영상에서 배제한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들과 비교하여 밝기 변화에 빠르게 잘 적응하고 있고, 배경영역의 SAD (Sum of Absolute Differences)를 약40~80% 정도를 줄여주고 있다. This paper proposes a background image extraction algorithm for traffic environment analysis in a school zone. The proposed algorithm solves the problems by level changes and stationary objects to be occurred frequently in traffic environment. For the former, it renews rapidly the background image toward the current frame using a fast Sima-Delta algorithm and for the latter, it excludes the stationary objects from the background image by detecting dynamic regions using a just previous frame and a background image averaged for a long time. The results of experiments show that the proposed algorithm adapts quickly itself to level change well, and reduces about 40~80% of SAD in background region in comparison with the conventional algorithms.

얼굴 표정 표현을 위한 얼굴 특징점 추출

오정수,김진태,Oh, Jeong-Su,Kim, Jin-Tae 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.1

본 논문은 얼굴 특징점 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 애니메이션과 아바타 모방을 위한 표정 표현이나, 얼굴 표정 인식 등에서 중요한 자료이다. 얼굴 특징점 추출을 위한 기존 방법은 고가의 모션 캡쳐 장비나 표식을 사용하는 것으로 대상 인물에게 심리적 부담감이나 부자연스러움을 준다. 이에 반해 제안된 알고리즘은 카메라로 취득된 영상에서 영상 처리만으로 얼굴 특징점을 추출함으로써 기존 방법의 문제점을 해결한다. 또한 효율적인 특징점 추출을 위해 특징점 추출의 근원이 되는 기존 얼굴 구성요소 검출 알고리즘의 문제점을 분석하고 개선한다. This paper proposes an algorithm for Facial Characteristic Point(FCP) extraction. The FCP plays an important role in expression representation for face animation, avatar mimic or facial expression recognition. Conventional algorithms extract the FCP with an expensive motion capture device or by using markers, which give an inconvenience or a psychological load to experimental person. However, the proposed algorithm solves the problems by using only image processing. For the efficient FCP extraction, we analyze and improve the conventional algorithms detecting facial components, which are basis of the FCP extraction.

얼굴 검증을 이용한 개선된 얼굴 검출

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.10

Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다. Viola & Jones's face detection algorithm is a typical face detection algorithm and shows excellent face detection performance. However, the Viola & Jones's algorithm in images including many faces generates undetected faces and wrong detected faces, such as false faces and duplicate detected faces, due to face diversity. This paper proposes an improved face detection algorithm using a face verification algorithm that eliminates the false detected faces generated from the Viola & Jones's algorithm. The proposed face verification algorithm verifies whether the detected face is valid by evaluating its size, its skin color in the designated area, its edges generated from eyes and mouth, and its duplicate detection. In the face verification experiment of 658 face images detected by the Viola & Jones's algorithm, the proposed face verification algorithm shows that all the face images created in the real person are verified.

주성분 분석과 허프 변환을 이용한 직선 검출

오정수,Oh, Jeong-su 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.2

직선 검출을 위한 대표적인 알고리즘인 허프 변환에서 잡음이 있거나 복잡한 영상에서 생성되는 방대한 에지 화소들은 상당한 계산량과 의사직선을 야기한다. 본 논문은 기존 허프변환을 개선하기 위해 2 단계 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서 제안된 알고리즘은 영상을 겹치지 않는 블록들로 나누고, 주성분 분석(PCA)을 이용해 블록 내 에지 화소들의 직선과 관련된 정보를 검출한다. 두 번째 단계에서 직선과 관련된 화소들에 기울기 제한된 허프변환을 수행하여 직선들을 검출한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 부가적인 계산이 다소 필요하지만 불필요한 에지 화소들을 줄이고 기울기 영역을 제한하여 ${\rho}$ 계산의 평균 94.6% 줄여주고 의사직선 검출을 방지하는 것을 보여주고 있다. In a Hough transform that is a representative algorithm for the straight line detection, a great number of edge pixels generated from noisy or complex images cause enormous amount of computation and pseudo straight lines. This paper proposes a two step straight line detection algorithm to improve the conventional Hough transform. In the first step, the proposed algorithm divides an image into non-overlapping blocks and detects the information related to the straight line of the edge pixels in the block using a principal component analysis (PCA). In the second step, it detects the straight lines by performing the Hough transform limited slope area to the pixels associated with the straight line. Simulation results show that the proposed algorithm reduces average of ${\rho}$ computation by 94.6% and prevents the pseudo straight lines although some additional computation is needed.