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자동 임계점 탐색 알고리즘과 통계적 투영 분석을 이용한 얼굴 분할
김장원,이흥복,김창석 한국통신학회 1996 韓國通信學會論文誌 Vol.21 No.8
In this paper, we proposed automatic searching algorithm of thresholding value using multilevel thresholding for face segmentation from input bust image effectively. The proposed algorithm extracted the thresholding value of brightness that is formed background region, face region and hair region without illumination, background and face size from input image. The statistical projection analysis project the brightness of multilevel thresholding image into horizontal and vertical direction and decide the thresholding value of face. And the algorithm extracted elliptical type block of face from input image in order to reduce the back ground region and hair region efficiently. The proposed algorithm can reduce searching area of feature extraction and processing time for face recognication.
김장원,한상수,강경인 경원전문대학 1997 論文集 Vol.19 No.1
본 논문에서는 먼저, 인간의 시각 체계에 따라 영상을 8x8 블록의 평탄 블록과 에지 블록으로 나눈다. 평탄블록은 DC 계수만을 유효 계수로 간주하고, DC 계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블록에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화 시에 분류된 블록 크기 밖의 양자화 계수에 대해 DCT를 계산하는 대신에 0을 대입함으로써 FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한. 복호화시에는 분류된 블록 크기 내에 존재하는 역양자화 계수만을 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서 는 최적이지만 부호화 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16x16 블록의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어질 수 있다.
김장원,박현숙,김창석 대한전자공학회 2000 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.37 No.3
본 연구에서는 인체 상반신영상에서 얼굴부위를 분할하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 HWT를 적용하여 영상의 경계를 이루는 차분영상인 고주파대역과 평균영상인 저주파대역으로 분리하고, 저주파대역에서 고립점과 돌출부위, 경계중복점을 제거하였다. 또한 제안한 경계검출 알고리즘으로 경계를 검출하고 단순화시켰으며, 1픽셀 단위의 세선화과정을 통하여 경계를 선명하게 하였다. 그리고 제안 한 폐곡선추적 알고리즘으로 얼굴부위 경계만을 추출한 뒤, 마스크를 구성하고 원영상과의 정합을 통하여 얼굴부위분할을 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 얼굴부위 분할실험을 실행한 결과 95.88%의 분할값을 갖는 얼굴분할이 이루어졌다. In this study, we propose the image segmentation algorithm for facial region segmentation. The proposed algorithm separates the mean image of low frequency band from the differential image of high frequency band in order to make a boundary using HWT, and then we reduce the isolation pixels, projection pixels, and overlapped boundary pixels from the low frequency band. Also the boundaries are detected and simplified by the proposed boundary detection algorithm, which are cleared on the thinning process of 1 pixel unit. After extracting facial image boundary by using the proposed algorithm, we make the mask and segment facial image through matching original image. In the result of facial region segmentation experiment by using the proposed algorithm, the successive facial segmentation have 95.88% segmentation value.
Multi Neural Network를 적용한 映像信號 壓縮 : 멀티뉴럴 네트워크를 적용한 영상 신호 압축
김장원 경원전문대학 1994 論文集 Vol.16 No.2
In this paper, we make use of neural network which is adaptive system to the image compression and reconstruction system. For reduce the correlation of image data, multi-neural network which is connected the each neural network with parallel is used for image compression and reconstruction. Multi-neural network is constructed four simple the three-layers neural networks, In the image compression, Pattern classification is used for the processing method which Classifies similar image patterns to the representative pattern. And then, the image compression and reconstruction which is used more multi-neural network then only DCT is achieved more excellent reconstruction image in the same compression ratio, this image compression system which is reduced the error.
STROKE PATTERN을 이용한 ON-LINE 필기체 한글 인식 시스템 구현
김장원 경원전문대학 1995 論文集 Vol.17 No.2
This paper proposed on-line handwritten Hangul recognition method using stroke pat- tern and pattern matching in order to obtain a high recognition rate and implementation of man-machine interface using handwritten Hangul. Hangul character is composed of 24 basic graphemes and matched to stroke pattern and this coincided with eight direction of stroke pattern. Therefore a grapheme is classified to eight direction of stroke pattern and then the coded patterns of graphemes of character are recognized to code value of knowledge base by pattern matching. As a result of recognition experiment for 1995 characters of Hangul Hanja standard code(KSC-5610) collected from 5 writers, we obtained 92.98% of recognition rate.