migurazi의 개발 노트 season 3

괌 가이드북 (PDF)

Wed, 02 May 2012 14:14:22 +0900

괌정부 관광청 한국사무소( http://www.welcometoguam.co.kr ) 에서 가이드북을 만들어 무료(택배 착불)로 배포해 준다고 하는데,

현재(2012-02-08)는 일시 중단된 상태.

영문 버전은 http://www.welcometoguam.co.kr/boards/free/posts/8827 에서 다운받을 수 있다는 안내
E-Book을 볼 수 있다. (Firefox는 안된다. IE만 사랑하는 괌 관광청 한국사무소)
Flash로 만들어 배포 하면서, 그걸 PDF로 만들어 주는건 왜 못하는거냐?

그래서 내가 만들었다. PDF 파일

다운받기 : GuamGuide.pdf

E-Book의 Print 기능을 이용 FinePrint에 인쇄를 하고 (이거 한꺼번에 안된다. 한땀 한땀 한장 한장 인쇄해야 한다)
그걸 PrintToPDF 프로그램으로 PDF로 만들었다.
수정한거 없다. 그냥 E-Book 그대로임.
이제 스마트폰에다 넣기만 하면 될듯. (아직 넣어보지 않아서 스마트폰에서는 어찌 나올지 모르겠다만)
화질이 선명하지 못하다. FinePrint 혹은 PrintToPDF 둘 중의 하나에서 해상도를 높여놓지 못했나보다. 스마트폰에서 확대해서 보기에는 더 안습인 상황. 한가하면 다시 만들겠다만....

저작권에 문제가 있다면 지울 예정

네이버 쪽지를 통해 받은 내용

안녕하세요 배용민 님, 괌 관광청 한국 사무소 입니다. 우선 새로운 가이드북 제작이 막바지 작업에 들어가서 곧 나올 예정입니다. 더 좋은 컨텐츠로 선보이기 위해 기간이 오래 걸리고 있습니다. 현재 배용민 님께서 오른쪽에 있는 괌 종합 가이드북은 저작권이 저희쪽이 아니라 가이드북을 기획,디자인,제작한 (주)에이지커뮤니케이션즈에 있습니다. 그리하여 글,사진,그림등 모든 자료는 저작권이 있으므로 서면동의 없이 어떤 경우에도 사용을 금하고 있사오니, 만드신PDF파일은 삭제 부탁 드립니다. 정말 불편을 끼쳐 드려 죄송하며, 새로운 가이드북이 이번 달 내로 업로드 될 예정이오니 참고 부탁 드립니다. 감사합니다. - 12-04-23 [18:05]

그래서 PDF 문서를 지웠습니다. 저 링크 클릭 아무리 해봤자 원본화일이 없으니 다운 안받아집니다. 이상

2012-05-02 - 오늘 괌 관광청에서 드디어 가이드북을 새로 만들었다고 하네요. PDF로도 다운받을 수 있게 해 준다니 다행.

초기검색(Shape filters)

Tue, 10 Apr 2012 19:57:07 +0900

Content-based image retrieval

http://en.wikipedia.org/wiki/Content-based_image_retrieval

Distance Sets for Shape Filtersand Shape Recognition

http://www.cs.rug.nl/~petkov/publications/2003ieee-tip_shape.pdf

Object recognition using textons and shape filters

http://www.freepatentsonline.com/7840059.pdf

Robust 3D Face Recognition by Using Shape Filtering - abstract

http://www.bmva.org/bmvc/2010/conference/paper65/abstract65.pdf

Shape-Adaptive Transforms Filtering

http://www.cs.tut.fi/~foi/SA-DCT/

Improving Shape-Based CBIR for Natural Image Content Using a Modified GFD - abstract

http://www.springerlink.com/content/2mu9clucfl9e5gm1/

Content Based Image Retrieval based on Color, Texture and Shape features using Image and its complement

http://www.cscjournals.org/csc/manuscript/Journals/IJCSS/Volume1/Issue4/IJCSS-22.pdf

Retrieving dental radiographs for post-mortem identification

(치과 이미지를 오래된 순으로 파악)

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5414011&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5414011

CBIR: Indexing and Retrieval

http://www.cs.auckland.ac.nz/compsci708s1c/lectures/Glect-html/topic5c708FSC.htm

http://www.cs.auckland.ac.nz/compsci708s1c/lectures/Glect-pdf/2006-CS708GG-09.pdf

Content-Based Image Retrieval using Low-Dimensional Shape Index

http://www.cse.iitd.ernet.in/~bgprasad/ncdar.pdf

Content-Based Image Retrieval Using Shape and Depth from an Engineering Database

https://engineering.purdue.edu/PRECISE/Publications/ContentBasedImageRetrievalusingShapeandDepthfromanE/Content-Based%20Image%20Retrieval%20Using%20Shape.pdf

DISR: Dental Image Segmentation and Retrieval

(치아 하나하나 분리해서 찾아냄)

http://www.jmss.mui.ac.ir/index.php/jmss/article/view/44/48

Investigation on Feature Extraction and Classification of Medical Images

http://www.waset.org/journals/waset/v60/v60-64.pdf

CUW: Content-based image indexing and retrieval algorithm for Medical Image Databases

Dicom 이미지가 어떤 부위를 촬영한 것인지를 Indexing 하고 검색해냄 (콘투어 사용) PDF

http://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=23&ved=0CEgQFjACOBQ&url=http%3A%2F%2Fwww.jmss.mui.ac.ir%2Findex.php%2Fjmss%2Farticle%2Fdownload%2F7%2F7&ei=YkJ-T8KKO9HqmAX-oPTlDQ&usg=AFQjCNEspphryEfdXjaDs6dXpKNTqRNBIA

A generic concept for the implementation of medical image retrieval systems

http://ganymed.imib.rwth-aachen.de/lehmann/ps-pdf/IJMI_2007-76(2-3)252-259.pdf

Classification-Driven Pathological Neuroimage Retrieval Using Statistical Asymmetry Measures

http://www.ri.cmu.edu/pub_files/pub3/liu_yanxi_2001_3/liu_yanxi_2001_3.pdf

Matching of dental X-ray images for human identification

http://www.cs.iupui.edu/~tuceryan/pdf-repository/Jain2004a.pdf

INTEGRATED CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL USING TEXTURE, SHAPE AND SPATIAL INFORMATION

http://www.georgakis.info/publications/pdfs/master.thesis/m001-integrated_content-based_image_retrieval_using_texture,_shape_and_spatial_information.pdf

Shape Description for Content-based Image Retrieval

http://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=16&ved=0CGAQFjAFOAo&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.115.4054%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=D0Z-T6mAA8HJmQWnpezkDQ&usg=AFQjCNGc0zAMHZPlIaAVcYBTg8nUiIJRMQ

General Image Retrieval Using Shape and Combined Features

http://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=18&ved=0CHkQFjAHOAo&url=http%3A%2F%2Fpersonal.gscit.monash.edu.au%2F~dengs%2Fresource%2Fpapers%2Fisma03.ppt&ei=D0Z-T6mAA8HJmQWnpezkDQ&usg=AFQjCNGcCuJu7sQGAh1OTtdXPrVW2KOQjw

Face Detection

Tue, 10 Apr 2012 19:49:02 +0900

원본 URL : http://knol.google.com/k/face-detection-기술과-응용-사례#

http://knol.google.com/k/face-detection-%EA%B8%B0%EC%88%A0%EA%B3%BC-%EC%9D%91%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80#

Face Detection 기술과 응용 사례

이 글에서는 얼굴 인식 기술의 기본이라 할 수 있는 얼굴 검출 기술의 종류에 대해 검토해보고 해당 기술을 응용하는 사례에 대해 살펴보도록 한다. 또한, 소프트웨어 개발자들이 얼굴 검출을 응용한 프로그램을 개발하기 위해 손쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어 라이브러리의 사용법에 대해서도 간단히 살펴보도록 하겠다.

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Face Detection 기술 소개

얼굴 검출은 사진과 같은 정지 영상에서 사람의 얼굴 부분의 이미지가 있는지 판단하여 그 부분을 검출해내기 위한 기술이다. 사람의 신원을 파악하거나 얼굴을 보고 사람의 심리 상태를 파악하는 등의 고차원 적인 응용을 구현하기 위해서는 우선적으로 제공된 이미지에서 정확하게 사람의 얼굴 부분을 파악하는 것이 필요할 것이다. 그러므로, 모든 얼굴 인식 처리 기술의 가장 기본이 되는 얼굴 검출 기술은 그 중요성이 매우 크다고 하겠다.

Knowledge-Based Top-Down

지식 기반 (Knowledge-Based) 얼굴 검출 방법은 연구/개발자의 지식에 근거한 규칙에 따라 얼굴 검출 알고리즘을 개발하는 방법이다. 대상 이미지에서 얼굴 후보 이미지는 미리 작성된 규칙에 따라 검출된다.
이 러한 방식의 문제점은 연구/개발자의 지식을 잘 정의된 규칙으로 표현하기가 만만치 않다는 것이다. 만일, 규칙이 너무 세밀하면 얼굴 이미지 부분이 약간의 오차에도 잘 검출이 안되는 문제가 발생할 수 있을 것이고 반대로 규칙이 광범위하면 엉뚱한 이미지를 얼굴로 검출하는 경우도 생길 수 있다.

대표적인 연구 결과로서는 Yang과 Huang이 제안한 계층적 지식 기반의 얼굴 검출 방법이 있다. 이 방법은 3단계의 규칙에 의해 처리된다. Level1에서는 원본 이미지를 해상도를 낮춘 후 사람 얼굴의 명암도 특성을 이용하여 얼굴 이미지 후보군을 찾는다. 이렇게 찾아진 얼굴 이미지 후보 부분을 Level2에서 히스토그램 평활화를 수행한 후 윤곽선 검출을 수행한다. Level3에서는 Level2에서 추려진 얼굴 후보 이미지들의 특징점(눈, 코, 입)들을 파악하여 최종적으로 얼굴을 검출하게 된다.

이러한 지식 기반의 얼굴 검출 방법은 복잡한 배경을 가진 이미지, 여러 명의 사람 얼굴 검출 등에서는 오류가 높은 문제점이 있다.

Bottom-Up Feature-Based

상향식 특징 기반의 얼굴 검출 방법은 얼굴에서 변하지 않는 특징들을 찾아 이를 이용하여 얼굴을 검출한다. 이미지에 위치한 얼굴을 보면 각도라던가 주위 배경 등 여러 속성들이 변한다. 이러한 변화에도 불구하고 언제나 일정한 특징을 찾을 수 있다면 얼굴 검출 성공률을 높일 수 있을 것이다.
특징 기반의 얼굴 검출은 몇 가지 대표적인 연구 방향이 있다. 얼굴의 눈, 코, 입과 같은 특징을 이용한 검출, 얼굴이 가진 특정 질감을 이용한 검출, 얼굴의 색상을 이용한 검출 등 다양한 방법이 있다.

이 방식은 얼굴 부위의 잡음, 밝기 혹은 다른 사물에 의해 가려지는 등의 경우에 이미지 특징들을 찾는 알고리즘이 심각한 수준으로 영향을 받을 수 있다는 것이다.

Template Matching

템플리트 매팅 기반의 얼굴 검출 방법은 특정 함수에 의해 계산된 얼굴에 대한 표준 패턴 정보를 이용하여 입력된 얼굴 이미지와의 상관 정도를 측정하여 검출을 시도하는 방식이다. 이 방식은 상대적으로 구현하기가 쉽다는 장점이 있으나 얼굴 이미지의 크기, 모양, 포즈 등의 다양한 변경 사항에 대해 효율적으로 처리하지 못한 문제점이 있다.

Appearance-Based

외형 기반 얼굴 검출 방법은 여러 얼굴 이미지와 다른 이미지들에서 학습한 얼굴 이미지의 특징을 이용하여 통계적인 분석을 통해 얼굴을 검출하는 방법이다. 입력 이미지에서 얼굴을 검출하기 위해 전체 이미지를 스캔하면서 확률 함수를 이용하여 얼굴 부분과 얼굴이 아닌 부분을 파악한다. 잘 알려진 얼굴 검출 방법으로 Eigenfaces, LDA, Neural networks, support vector machine, hidden Markov 방법등이 있다.

이 중 Eigenfaces는 사람의 얼굴을 검출하기 위하여 사용되는 Eigenvecros의 집합이다. PCA (principal component analysis)라고 하는 수학적인 절차를 여러 사람의 얼굴 이미지에 적용하여 Eigenvectors의 집합을 얻을 수 있다. 이처럼 얻어진 Eigenfaces는 일종의 사람 얼굴에 대한 재료라고 볼 수 있다. 예를 들어, A라고 하는 사람의 얼굴을 표현하기 위해서 Eignefaces에 있는 데이터 1의 60%, 데이터 2의 20%, 데이터 3의 -3% 등으로 표현하여 거의 A의 얼굴과 유사한 근사치를 얻을 수 있다.

(그림 1. AT&T 연구소에서 제공하는 Eigenfaces 데이터의 일부 - from Wikipedia)

Face Detection의 활용 사례

실 생활에서 face detection 기술이 활용되고 있는 사례를 통해 이 기술의 가치에 대해 생각해보자.

Digital Camera

요즘 판매되고 있는 대부분의 디지털 카메라에는 촬영 중 얼굴 검출 기능이 포함되어 있다. 촬영 되는 대상 화면에서 얼굴이 있는지 계속 실시간 scan하여 얼굴 부분에 초점을 맞추어 촬영한 이미지에서 피사체인 사람의 얼굴이 더 잘 나오도록 해주는 기능이다.

(그림 2. 디지털 카메라의 얼굴 auto focus 기능 - from Digicam help web site)

Fujifilm 의 프로젝트 메니저인 David Troy에 따르면 디지털 카메라로 촬영하는 피사체의 70%가 인물 사진이라고 한다. 그만큼 인물 사진의 질이 중요하다는 것이다. 또한, 얼굴 검출 기능은 자동 포커스 뿐만 아니라 추후 더 발전될 수 있는 응용 분야가 많다. 예를 들어, 사진을 촬영 후 자동으로 LCD에 인물 얼굴 부분을 확대하여 보여주어 피사체인 인물이 눈을 감고 찍히지는 않았는지를 확인할 수도 있을 것이다.

소니코리아에서 나온 디지털 카메라의 경우 사람의 웃는 얼굴을 자동으로 인식 할 수 있으며 스마일 셔터 버튼을 누르면 자동으로 웃는 얼굴을 촬영할 수 있습니다. 작은 웃음 잡아내는 '높음' 수준에 함박웃음 지을 때 찍히는 '낮음' 수준까지 웃음 인식 감도를 별도로 설정할 수 있어 상황에 따라 적절하게 조정할 수 있으며, 단체사진 촬영때도 한 명만 웃으면 자동으로 사진이 촬영되는 기능을 추가하고 있다.

Apple iPhoto 어플리케이션

Apple의 Mac OS X에 기본적으로 탑재되어 있는 iPhoto 어플리케이션은 디지털 카메라로 촬영한 사진을 다운로드하여 손쉽게 관리할 수 있도록 해준다. 특히, 이 프로그램이 제공하는 기능 중 사진 속의 인물을 찾아내서 그룹핑하고 검색할 수 있도록 해주는 기능은 정말로 탁월하다.

일단, 디지털 카메라 사진을 iPhoto로 다운로드 받은 사진 화면에서 "이름"이라는 메뉴를 선택하면 사진 속의 얼굴을 자동으로 검출하여 사용자에게 인물의 이름을 입력할 수 있도록 한다.

(그림 3. iPhoto의 인물 검출 및 이름 입력 UI)

iPhoto 프로그램은 인물 검출에서 더 나아가 일단 이름을 입력한 인물에 대해서는 추후 다른 사진에서 검출되면 face recognition을 수행하여 유사한 인물의 이름을 자동으로 적용하여 보여준다. 그러나, 이러한 자동 인식 기능은 에러율이 좀 높은 편이어서 꼭 사용자가 수동으로 한번 확인을 하는 과정을 거치도록 하여 사용상의 문제점을 해결하였다.

(그림 4. iPhoto의 인물 인식 UI)

호주의 Smartgate

호주와 뉴질랜드에서 사용하는 스마트게이트는 입국 심사 시 입국자의 얼굴 사진을 촬영한 후 ePassport에 등록되어 있는 이미지와 비교하여 입국 절차를 단순화하고 동시에 보안을 강화하고자 도입된 시스템이다.

(그림 5. 스마트게이트를 사용하는 모습 - from Video Technology Magazine)

이 시스템에 의해 얼굴이 인식된 사람의 경우 별도의 세관 검사 등의 과정을 거치지 않고 빠른 입국 심사가 가능하며 만일 시스템에 의해 인식이 실패하는 경우 보안 및 세관 검사등을 사람이 직접 시행하도록 한다. 이 시스템을 사용하기 위해서는 ePassport가 필수적이므로 ePassport를 보유한 호주 시민이나 혹은 ICAO (International Civil Aviation Organization)이 지정한 ePassport 표준에 합당한 여권을 가진 국가의 시민들이 대상이다.

얼굴인식 시스템(VIP 고객관리)

증권사나 은행 그리고 백화점 매출기여도가 큰 VIP고객에 대한 좀 더 특별한 대우를 위하여 VIP룸과 전담팀을 구성하여 운영하고 있으며 이를 위한 방안으로 CCTV, DVR을 이용한 얼굴인식 VIP 고객관리 솔루션이다.

CCTV를 이용한 얼굴인식 Surveillance 시스템은 거리나 공공장소 등 곳곳에 설치된 CCTV 카메라를 이용하여 카메라에 포착되는 보행자들의 얼굴은 검출, 등록된 얼굴 데이터 DB와 비교하여 동일인을 검색하는 얼굴인식 시스템이며, 이 솔루션은 매장입구에 설치된 복수의 CCTV 카메라를 통해 10~15m 정도의 원거리에서 매장입구에서 들어오는 사람의 얼굴을 검출하여 등록된 VIP 고객 얼굴데이터 D/B와 비교, VIP 고객이 들어오면 내부 전산망을 통하여 담당자나 안내 데스트 또는 지점장의 PC에 알람메시지를 통하여 VIP 고객의 내방을 통지하여 담당자들이 VIP고객을 바로 VIP 룸으로 모시고 가는 등 차별화된 VIP 고객관리 프로세서의 기능을 가지고 있다.

(그림 6. VIP 관리 시스템 동작 예)

Face Detection Software 개발 방법

이처럼 활용도가 높은 얼굴 검출 기능을 자신의 S/W 개발에 활용하려면 어떻게 해야 할까? 물론, 알고리즘을 모두 개발할 수 있다면 아주 좋겠지만 실상 이런 알고리즘을 모두 개발하기에는 시간적, 비용적인 문제가 있다. 또한, 자신이 개발한 소프트웨어 알고리즘의 성능 혹은 기능에 문제가 없는지 완전히 파악하기에도 문제가 있을 것이다.
이런 문제를 해결하기 위해서는 이미 공개되어 있고 검증된 S/W 솔루션을 활용하여 소프트웨어를 개발하는 것이 좋을 것이다. 이 글에서는 컴퓨터 비전 관련 소프트웨어를 개발하기 위해 널리 사용되고 있는 OpenCV를 이용한 face detection 구현에 대해 살펴보도록 하겠다.

OpenCV

OpenCV는 컴퓨터 비전 관련 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리이다. 라이브러리 자체는 C와 C++로 작성되었으며 리눅스, 윈도우즈, Mac OS X 등에서 사용가능하다.
OpenCV 의 목적은 복잡한 컴퓨터 비전 관련 어플리케이션을 비교적 짧은 시간에 최소한의 노력으로 개발 가능하도록 하는 것이다. 이를 위해 컴퓨터 비전 기술과 관련된 500개 이상의 함수를 제공한다. 이 함수들이 제공하는 주요 기능은 다음과 같다.

공장 생산품 검사 기능
의학 이미지 처리
보안
사용자 인터페이스
카메라 조정
스트레오 비전
로보틱스
머신 러닝

위와 같은 다양한 기능들을 활용하여 S/W 개발자는 컴퓨터 비전 처리와 관련된 어느 정도의 지식을 가지고 실제 응용 프로그램을 개발 가능하다. 컴퓨터 비전과 관련된 자세한 알고리즘이나 연구 지식이 없어도 개발이 가능하므로 여러 개발자들이 다양한 응용 소프트웨어를 개발 가능하게 한다.

OpenCV를 이용한 얼굴 검출

OpenCV 가 제공하는 Harr classfire를 이용하여 얼굴 검출 프로그램을 개발 할 수 있다. OpenCV의 Harr classfier 관련 함수는 수백장 이상의 샘플 이미지에서 검출하려고 하는 대상 이미지를 미리 학습하여 생성된 classfire를 XML 데이터 파일로 가지고 있다가 로드한 후 검출 대상 이미지에 이 classfier를 적용하여 검출을 시도한다. 이 때 검출을 하려는 이미지의 크기가 변경될 수 있으므로 OpenCV의 검출 함수에서는 검출을 시도하는 scan window의 크기를 인자로 조정할 수 있도록 한다.
일단, 검출이 완료되면 검출 함수에서 반환 값으로 이미지 내에서 검출된 이미지들의 좌표 값의 배열을 반환해준다. 간단한 예제 코드를 살펴보도록 하자.

/* Load harr classfier for front face */
cascade_path ="haarcascade_frontalface_alt.xml"
CvHaarClassifierCascade* cascade =
(CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_path );

/* use the fastest variant */
CvSeq*faces = cvHaarDetectObjects( small_image, cascade, storage, 1.2, 2,
CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING );

위 소스 코드는 OpenCV가 선행 학습으로 얻은 얼굴에 대한 Harr classfier를 로드한 후 이를 이용하여 대상 이미지에서 얼굴에 관련된 이미지의 좌표 값을 얻도록 호출한 것이다.

OpenCV의Harr classfier를 활용하면 얼굴 뿐 만이 아니라 다른 대상물에 대해서도 학습을 통해 얻은classfier를 적용하여 대상물의 검출이 가능하다.

(그림 7. OpenCV를 이용한 얼굴 검출 수행)

참고자료

Detecting faces in images: a survey - Ming-Hsuan Yang, David J. Kriegman
Eigenface from Wikipedia - http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenface
iPhoto from Wikipedia - http://en.wikipedia.org/wiki/IPhoto
Smartgate from Wikipedia - http://en.wikipedia.org/wiki/SmartGate
Face Detection using OpenCV - http://opencv.willowgarage.com/wiki/FaceDetection

http://www.bluenics.com/company/www/business_01.php

초기 검색

Tue, 10 Apr 2012 18:33:54 +0900

Image Matching

imgSeek - Image matching OpenSource

http://www.imgseek.net/

OpenCV 를 이용한 템플릿 매칭(Template Matching) + 소스 포함

http://t9t9.com/37

http://en.wikipedia.org/wiki/Template_matching

Wavelet을 이용한 빠른 이미지 쿼리

http://grail.cs.washington.edu/projects/query/

컬러와 모양 정보를 이용한 캐릭터 이미지 검색

http://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=wavelet%20image%20matching&source=web&cd=7&ved=0CGgQFjAG&url=http%3A%2F%2Fvision.hanyang.ac.kr%2F%3Fmodule%3Dfile%26act%3DprocFileDownload%26file_srl%3D22044%26sid%3Dd70e7d4496bcb3f3bb10fba3d7f57ffa&ctbs=lr%3Alang_1ko&ei=7bQwT7CCDbDQmAX02ozBBQ&usg=AFQjCNHP-A9LdwK5UwiLMu3jp2gx_Pj7vQ&cad=rjt

SURF(Speed Up Robust Features)

http://mokga.tistory.com/14

ESM SDKs

http://esm.gforge.inria.fr/ESM.html

[PDF] 히스토그램 비교법을 이용한 영역기반 유사 이미지 검색

tong.bc.ac.kr/public/kiss102000.pdf

[HWP] 스테레오 비전에 대한 소개

hidoodoo.pe.kr/vision/stvision.hwp

[PDF] 영상 매칭 및 자세 추정을 이용한 무인 차량의 위치 추정 UGV ...

imgknight.googlecode.com/files/Bok_Military2007.pdf

Lucas-Kanade 알고리즘과 SVM을 이용한 얼굴 정규화 및 정면 얼굴 영상 판별

http://imlab.postech.ac.kr/publications/paper/KIISE%202011%20-%20Seungchul.pdf

Vision-Based Recognition를 이용한 Interactive 광고

http://www.cimerr.net/esk/fulltext.php?fulltext=L2VyZ29fcHJvYy8yMDA2XzIvNDE0LTQxNS5wZGY=

KCGS11_실시간 피사계 심도 렌더링 개선 기법

http://www.slideshare.net/noerror/noerror-dof

기계학습을 이용한 인공지능 프로그래밍 - 정보 기반 이미지 검색

http://www.imaso.co.kr/?doc=bbs/gnuboard.php&bo_table=article&wr_id=35148

GPU에서 픽셀 분산을 이용한 실시간 필드심도 렌더링

http://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80+%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94&

source=web&cd=50&ved=0CGcQFjAJOCg&url=http%3A%2F%2Fdxp.korea.ac.kr%2Fhomewiki%2Fimages%2F6%2F66%2FKhci-sungkil-08.hwp&ei=yb0wT6_EHcjSmAXIk7SyBQ&usg=AFQjCNHfakS7559pi5_7E7sAvFEGZyeSRg&cad=rjt

X-ray micro-CT 이미지 내 패임 및 동심원상 화상결함 제거를 위한 이미지 보정 기법

http://www.kgshome.org/thesis/upfiles/T2011_11_09.pdf

기본적인 이론 - Pattern Recognition, Pattern Finding Method

http://www.svtech.co.kr/research/vision.php

[PDF] 전통적 모자익 생성방식에 기반한 영상 모자익 변환

http://visualcomputing.yonsei.ac.kr/papers/domestic/KCC2011_Yoon.pdf

[PDF] 국소 특징을 이용한 효과적인 얼굴 인식.hwp

http://ki-it.or.kr/paper/paper_09_12/9%EA%B6%8C12%ED%98%B8/%EA%B5%AD%EC%86%8C%20%ED%8A%B9%EC%A7%95%EC%9D%84%20%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%ED%9A%A8%EA%B3%BC%EC%A0%81%EC%9D%B8%20%EC%96%BC%EA%B5%B4%20%EC%9D%B8%EC%8B%9D.pdf

가보 웨이블릿을 이용한 효율적인 다해상도 얼굴 인식

http://mnet.skku.ac.kr/data/2003data/HCI2004/Proceed/P0313.pdf

부분 이미지의 특징점을 이용한 이미지 검색

wavelet image retrieval

웨이블릿 변환을 이용한 객체기반의 이미지 검색 시스템 = (An) object based image retrival system using wavelet transform - 이근섭 漢陽大學校大學院 Publish Year 2001 Type 국내석사

웨이블릿 기반의 영상 검색 : 특징 추출의 새로운 접근 = Wavelet based image retrieval : A novel approach of feature extraction - Author 이상영 Publisher 경성대학교 대학원 Publish Year 1999 Type 국내석사
내용기반 이미지 검색을 위한 특징 벡터 추출 = Feature Vector Extraction for Content-based Image Retrieval - 안 철웅 Publisher 경북대학교 대학원 Publish Year 2009 Type 국내박사
웨이블릿을 이용한 내용기반 영상검색 - 김석한 Publisher 檀國大學敎大學院 Publish Year 2010 Type 국내석사
웨이블렛 변환 기반의 템플릿 매칭을 이용한 내용기반 이미지 검색에 관한 연구 = A Study on Content based Image Retrieval using Template Matching of Wavelet Transform - 徐德源 Publisher 전북대학교 Publish Year 2003 Type 국내석사
모양 특성 기반의 이미지 검색을 위한 메타데이타의 표현 및 저장 방법 = (A) metadata representation and storage method for image search based on shape features - Author 곽노현 Publisher 한국과학기술원 Publish Year 2004 Type 국내석사

ERWin Evaluation

Tue, 10 Apr 2012 18:05:23 +0900

받은 이메일의 일부

다운받아도 설치 후 실행이 안됨. (라이센스 관련 오류)

참고로 등록 필요 없이

Public FTP에 들어가면 다운 가능함.

ftp://ftp.ca.com/pub/erwin/EvalLic/ERwinEval.exe

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(If your license file opens as a text file in your Internet Explorer, use File/Save As (type Text File (*.txt)) to your desktop. Then rename this file to ERwinEvalLicense.lic)

To install the license file, copy the evaluation license provided to the following locations:

For Windows XP: C:\Documents and Settings\User_Name\Local Settings\Application Data\CA\ERwin Data Modeler\8.0 (replaceUser_Name with your User information)

Important! Ensure hidden files and folders display in Windows Explorer or you will be unable to locate this directory. If you cannot locate this directory in Windows Explorer, select Folder Options on the Tools menu and click the View tab. In Files and Folders under Advanced settings, select the Show hidden files and folders option. Click the Apply to All Folders button, click Apply, and click OK.

For Windows 7: C:\Users\User_ Name\AppData\Local\CA\ERwin Data Modeler\8.0 (replaceUser_Name with your User information)

Note: Your license will expire on the 15th of the month following your download, and will continue to run as the CA ERwin Data Modeler Community Edition after that time.

VC++ 절대경로 / 상대경로 변환하기

Mon, 26 Mar 2012 18:12:49 +0900

BOOL GetRelativePath(/*[out]*/CString& resultPath, /*[in]*/CString path, /*[in]*/CString referPath/* = _T("")*/ )
{
if ( PathIsRelative(path) )
{
// 이미 상대 경로이다.
TRACE(TEXT("GetRelativePath Error - 이미 절대 경로이다. \r\n"));
return FALSE;
}
// referPath가 "" 이면, 현재의 Path로 한다.
if ( referPath.IsEmpty() )
{
TCHAR strPathExecute[MAX_PATH];
memset(strPathExecute, 0, sizeof(strPathExecute));
if ( GetModuleFileName(NULL, strPathExecute, MAX_PATH) )
{
referPath = strPathExecute;
referPath = referPath.Mid(0, referPath.ReverseFind(_T('\\')));
}
}
if ( !PathFileExists(referPath) )
{
// 참조할 경로가 존재하지 않는다
TRACE(TEXT("GetRelativePath Error - 참조할 경로가 존재하지 않는다. \r\n"));
return FALSE;
}
TCHAR strResult[MAX_PATH];
memset(strResult, 0, sizeof(strResult));
if ( !PathRelativePathTo(strResult, referPath, FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY, path, 0) )
{
TRACE(TEXT("GetRelativePath Error - PathRelativePathTo failed. \r\n"));
return FALSE;
}
resultPath = strResult;
return TRUE;
}

BOOL GetAbsolutePath(/*[out]*/CString& resultPath, /*[in]*/CString path, /*[in]*/CString referPath/* = _T("")*/ )
{
if ( !PathIsRelative(path) )
{
// 이미 절대 경로이다.
TRACE(TEXT("GetAbsolutePath Error - 이미 절대 경로이다. \r\n"));
return FALSE;
}
// referPath가 "" 이면, 현재의 Path로 한다.
if ( referPath.IsEmpty() )
{
TCHAR strPathExecute[MAX_PATH];
memset(strPathExecute, 0, sizeof(strPathExecute));
if ( GetModuleFileName(NULL, strPathExecute, MAX_PATH) )
{
referPath = strPathExecute;
referPath = referPath.Mid(0, referPath.ReverseFind(_T('\\')));
}
}
if ( !PathFileExists(referPath) )
{
// 참조할 경로가 존재하지 않는다
TRACE(TEXT("GetAbsolutePath Error - 참조할 경로가 존재하지 않는다. \r\n"));
return FALSE;
}
TCHAR strResult[MAX_PATH], strPrevDir[MAX_PATH];
memset(strResult, 0, sizeof(strResult));
memset(strPrevDir, 0, sizeof(strPrevDir));
GetCurrentDirectory(MAX_PATH, strPrevDir);
SetCurrentDirectory(referPath);
if (!_tfullpath(strResult, path, MAX_PATH))
{
TRACE(TEXT("GetAbsolutePath Error - _tfullpath failed. \r\n"));
SetCurrentDirectory(strPrevDir);
return FALSE;
}
SetCurrentDirectory(strPrevDir);
resultPath = strResult;
return TRUE;
}

논문

Tue, 20 Mar 2012 14:27:24 +0900

컴퓨터학과 우수논문사례(2003-2004)

JMF 기반의 SK-VM을 이용한 실시간 웹캠보안시스템 설계 및 구현(김광열)-2003
Micromous의 제작 및 동작에 관한 연구(장기동)-2004

첨부

컴과-지침 김광열.hwp (33kb) 다운로드
컴과-김광열.doc (2063kb) 다운로드
컴과-심사평-김광열.hwp (23kb) 다운로드
컴퓨터-장기동심사평04.hwp (14kb) 다운로드
컴퓨터-장기동논문04.hwp (1809kb) 다운로드

컴퓨터학과 우수논문사례(2001-2002)

어셈불리를 이용한날개형 마이크로 마우스논문 부록(한양호)-2001
CAI 자료를 활용한 교수-학습 활동과 전통적 교수-학습 활동과의 비교 분석(김선봉)-2001
이미지 확대시 윤곽선 보정 알고리즘에 대한 연구(1) (신은정)-2002
이미지 확대시 윤곽선 보정 알고리즘에 대한 연구(2) (신은정)-2002

첨부

컴과-한영호.hwp (148kb) 다운로드
컴과-신은영.doc (790kb) 다운로드
컴과-신은영2.doc (790kb) 다운로드
컴과-심사평(곽덕훈)-김선봉.hwp (23kb) 다운로드
컴과-심사평(이지수)-한양호.hwp (22kb) 다운로드
컴과-심사평-신은영.hwp (23kb) 다운로드
컴과-심사평-신은영2.hwp (23kb) 다운로드
컴과-지침 김선봉.hwp (33kb) 다운로드
컴과-지침 신은정.hwp (33kb) 다운로드
컴과-지침 신은정2.hwp (33kb) 다운로드
컴과-지침 한양호.hwp (33kb) 다운로드

프로그램

Thu, 08 Mar 2012 20:52:18 +0900

하위페이지

프로그램
- BOGOTech

migurazi의 개발 노트 season 3

Thu, 08 Mar 2012 20:52:10 +0900

참고 : 네이버 블로그, migurazi의 개발노트 season 1, migurazi의 개발노트 season2

2012-01-01

2012년을 맞이하여 개발노트 season3으로 넘어왔습니다. 개발노트2에는 아직 공간이 좀 남아 있지만,

개발노트1의 경험에 비추어 볼때 여유 공간이 좀 있을때 넘어 오는 것이 편하더라구요.

하위페이지

migurazi의 개발 노트 season 3

2012-02-26 씨앗터 예배 기도

Sat, 25 Feb 2012 19:46:12 +0900

2012년 해가 바뀐 지가 엊그제 인거 같은데, 어느새 벌써 1월도 다 지나고, 2월도 막바지에 이르렀습니다.
우리가 알지 못하는 사이에 훌적 시간이 잘 가고 있는데, 그렇게 흘러가는 시간 속에서 우리를 날마다 날마다 어제보다 더 자라게 하신 하나님께 감사 드립니다.

지난 주에는 교회에서 새학년을 여는 특별 새벽 기도회를 통해서 은혜를 주시고, 새 학년을 준비하게 하여 주셔서 감사 합니다. 3월부터 엄마 아빠 품을 떠나, 어린이집이나 유치원에서 새로운 선생님과 친구들과 생활하게 되는 아이들도 있을텐데, 우리 씨앗둥이들이 어린이집이나 유치원에서 잘 적응하고, 좋은 선생님, 좋은 친구들 만나서 많이 배우고 어울려 놀면서 더불어 같이 사는 삶을 알아갈 수 있도록 도와주세요.

바깥에서 생활할 때에도 날마다 눈동자와 같이 지켜 주셔서, 우리 씨앗둥이들이 안전하게 오고 갈 수 있도록 해주시고, 몸도 건강하고, 마음도 건강하고, 영혼도 건강하게 무럭 무럭 잘 자라도록 도와주세요.

지금은 하나님께 예배드리는 즐거운 시간입니다. 하나님의 소중한 말씀 전해주시는 전도사님께 하나님 함께 해주셔서, 좋은 말씀 잘 전해지게 해 주세요. 우리들도 초롱초롱한 눈으로, 귀 쫑긋 세우고 하나님의 말씀을 듣게 하시고, 우리의 행동이, 우리의 말이, 우리의 삶이 예수님께서 기뻐하시는 대로 변화되게 도와주세요.

주변에 아직 예수님을 알지 못하는 친구들에게, 예수님을 자랑하고, 그 사랑을 전해줄 수 있는 멋진 씨앗둥이들과 엄마 아빠가 되도록 도와주세요.

부활절을 준비하는 사순절 기간입니다. 잘 준비하게 하셔서, 기쁜 부활절을 각자 각자 경험할 수 있도록 은혜 베풀어 주세요.

감사드리며, 사랑많으신 예수님의 이름으로 기도합니다. 아멘

수지 영락 교회

Sat, 25 Feb 2012 19:45:26 +0900