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방준원(Bang JoonWon),전형용(Jeon Hyeongyong),황치정(Hwang Chijung) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
본 논문에서는 내용 기반의 동영상 검색 시스템을 제안한다. 시스템은 주어진 질의를 DB에서 찾아 가장 유사한 영상의 정보를 결과로 보여준다. DB의 용량 문제를 해결하기 위해 동영상으로 DB를 구성하지 않고 동영상의 프레임들에 대한 descriptor로 DB를 구성하였다. descriptor는 인터넷에서 재배포되는 동영상의 왜곡에 강인하게 하기 위해 해상도에 대한 정규화와 히스토그램 스트래치를 이용하여 구축하였다. descriptor로 구축된 질의를 가지고 DB에서 검색한 결과 제안한 시스템은 높은 정확도를 가졌다.
장은선(EunSeon Jang),김동근(DongKeun Kim),황치정(ChiJung Hwang) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문에서는 MVE 추정량에 기반한 클러스터링 방법을 변형하여 최대 가중치와 특징 공간내에서의 거리를 이용한 클러스터링 방법을 제안하였으며, 실험으로 그레이-레벨 영상에서의 다중 임계치 결정(multithresholding)에 적용하였다.
전혁준(Hyeokjune Jeon),서용석(Yongseok Seo),황치정(Chijung Hwang) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.9
현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다. Recently, a cutting-edge large-scale image database system has demanded these attributes: search with alarming speed, performs with high accuracy, archives efficiently and much more. An image identifier (descriptor) is for measuring the similarity of two images which plays an important role in this system. The extraction method of an image identifier can be roughly classified into two methods: a local and global method. In this paper, the proposed image identifier, LFH(Local Feature's Histogram), is obtained by a histogram of robust and distinctive local descriptors (features) constrained by a district sub-division of a local region. Furthermore, LFH has not only the properties of a local and global descriptor, but also can perform calculations at a magnificent clip to determine distance with pinpoint accuracy. Additionally, we suggested a way to extract LFH via GPU (OpenGL and GLSL). In this experiment, we have compared the LFH with SIFT (local method) and EHD (global method) via storage capacity, extraction and retrieval time along with accuracy.
전형용 ( Hyeongyong Jeon ),방준원 ( Joonweon Bang ),김의홍 ( Euihong Kim ),황치정 ( Chijung Hwang ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
컴퓨터 비전 시스템에서 장면간의 객체 추적은 매우 유용한 도구이다. 이러한 추적 문제를 손 쉽게 해결하기 위하여, 많이 알려진 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)는 6 개의 인자를 사용한 시스템을 설계를 하였다. 그러나, 현실적으로 많은 지역 영역(local patch)을 추적하는데 있어서는 4 개의 인자 (수평과 수직방향 이동, 균등 비례적 축소, 회전)으로 충분히 설명이 가능할 수 있다. 본 실험에서는 이 4 개의 인자로 정의되는 시스템을 새롭게 정의하고, 실제적인 KLT 와 비교실험을 하였다. 실험결과 적은 수의 인자로 설명하였음에도 불구하고, KLT 보다 좋은 성능을 나타냈다.
전형용 ( Hyeongyong Jeon ),방준원 ( Joonweon Bang ),김의홍 ( Euihong Kim ),황치정 ( Chijung Hwang ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
미디어와 기술 발달의 따른 매우 원본과 같은 복제 영상인 유사-복제 영상들이 원저자의 동의 없이 사용자간의 교환이 무방비로 유통되고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 영상 식별자를 제안한다. 제안된 영상 식별자는 특징점 기반이며, 그것의 주변 밝기 정보의 고유값 분해과정을 거쳐서 지역 기술자를 생성한다. 이 생성된 지역 기술자들을 원본 데이터베이스와 빠르게 검색하여 주어진 질의 영상과 관련된 원본을 찾는 시스템이다. 실험에서는 총 13 종 류의 영상을 왜곡을 시행하였으며, 거리의 따른 임계값은 false-positive alarm 을 시행하여 결정하였다. 실험결과 매우 높은 정확률을 가지며, 영상으로부터 영상 식별자 추출 및 데이터에이스 검색속도 또한 매우 우수한 성능을 가진다.