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질감 필터를 이용한 눈 검출 (Eye Detection Using Texture Filters)

  • 박찬우;김용민;박기태;문영식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제46권6호
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    • pp.70-78
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    • 2009
  • 본 논문에서는 눈 영역의 질감 및 구조적 특성을 고려한 두 가지 질감 필터들을 이용하여 눈 영역을 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 눈 형태는 외형적으로 수평 방향으로 길고, 원형의 눈동자로 구성된 구조적 특성을 갖고 있다. 이 두가지 특성을 효율적으로 기술하는 질감 필터(Texture Filters)들로서 가보 필터(Gabor Filter)와 ART 기술자(Descriptor)가 사용된다. 가보 필터는 방향성 정보를 포함하고 있기 때문에, 수평 방향의 눈 형태 특성을 효과적으로 검출할 수 있다. 그리고 ART 기술자는 원형 모양의 특성을 갖는 눈동자를 검출하기 위해 사용되어진다. 본 논문에서는 효과적인 눈 영역을 검출하기 위하여, 첫 번째 단계에서 AdaBoost 분류기를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된 얼굴 영역에 대해서 지역적인 조명 정규화 과정을 수행한다. 세 번째 단계에서는 두 가지의 질감 필터들을 이용하여 수평 방향과 원형 형태의 구조적 특성을 갖는 눈 후보영역을 검출하고, 마지막 단계에서는 검출된 눈 후보영역들 중에서 얼굴의 구조적인 특성을 가장 잘 표현하는 영역을 최적화된 눈 영역으로 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 제안된 눈 검출 방법은 기존의 방법에 비해 정확률에서 2.9~4.4%의 향상된 검출 결과를 보인다.

필터뱅크 기반 지문정합에서 빠른 지문 정렬 방법 및 가중치를 부여한 특징 벡터 추출 방법 (Fast Fingerprint Alignment Method and Weighted Feature Vector Extraction Method in Filterbank-Based Fingerprint Matching)

  • 정석재;김동윤
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권1호
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    • pp.71-81
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    • 2004
  • 특징점 기반(Minutiae-based) 지문 인식 시스템은 지문에 포함된 융선들의 구조 정보를 완벽하게 표현할 수 없는 특징점 정보를 활용한다. 더욱이, 동일한 지문이라 하더라도 일정하지 않게 추출되는 특징점은 정합과정에서 여러 가지 기법들을 요구하게 된다. 이와 같이 정량적으로 표현되지 않는 특징점 기반 방법의 대안으로 여러 방향을 갖는 가보 필터(Gabor filter)를 이용해 영역별 특징 값들을 추출하는 필터뱅크 기반(Filterbank-based) 지문 인식방법이 제안되었다(1). 그러나 필터뱅크 기반 방법은 다른 손가락에서 얻은 지문이지만 같은 종류일 경우 유사한 특징 벡터를 추출한다는 점과 지문 입력시의 회전오차를 고려하기 위한 오버헤드를 갖는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징 벡터를 추출할 때, 특징점이 존재하는 영역에 대해 가중치를 부여하여 특징벡터를 구성하는 방법을 제안하였다. 또한 코어 주변의 지역적인 방향들의 평균치를 이용해 지문 정렬을 수행하는 새로운 지문정렬 방법을 제한하였다. 두 가지 방법은 각각 시스템의 성능향상과 속도를 증가시키는 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 0.967%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 0.524%의 FRR(False Reject Rate)을 보여, 기존 방법에 비해 1.28배 이상의 속도 향상과 ERR(Equal error Rate)에서 약 5%의 성능 향상을 보였다.

사진의 GPS를 활용한 네비게이션 앱 개발 (The development of photo navigation app uses gps)

  • 장은겸;서은복;최동준
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.203-204
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    • 2016
  • 본 프로젝트는 Tmap을 사용해서 사진의 GPS 정보를 활용한 네비게이션 App이다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 GPS가 탑재된 카메라 또는 스마트폰의 GPS를 활용한 사진 촬영의 경우, 사진에 포함된 경/위도 위치 값을 활용한 네비게이션 기능이다. 인터넷 및 디지털 사진의 경우 멋진 풍경이나 맛집, 행선지 등의 사진을 보고 장소가 어디인지? 또는 가보고 싶은 장소가 있다. 이러한 사진의 촬영 장소는 GPS 정보를 포함하는 사진의 경우, 정적인 위치가 지도상에 표시만 된다. 이렇게 정적인 지도의 위치 값을 네비게이션 기능을 활용하여 동적으로 쉽게 사진 속 장소를 쉽게 찾아 갈 수 있도록 네비게이션 기능을 제공한다. 또한 약속장소를 잘 못 찾을 때 현재의 네비게이션 주소를 알면 상대가 기존 네비게이션을 활용하여 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 주소나 상점 등위치 정보를 모를 때 상대에게 약속 장소의 위치를 정확하게 전달하는 것은 어렵다. 이러한 문제는 현재 위치를 사진을 찍어 전송하면 그 사진에 포함된 경/위도 위치 값을 활용한 길 안내와 실제 촬영한 이미지를 함께 보면서 약속 장소를 찾아가는데 유용하게 활용될 수 있다.

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맞대기 용접 이음재 인장시험에서 발생한 음향방출 신호의 웨이블릿 변환과 응용 (A Study on the Wavelet Transform of Acoustic Emission Signals Generated from Fusion-Welded Butt Joints in Steel during Tensile Test and its Applications)

  • 이장규
    • 한국공작기계학회논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.26-32
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    • 2007
  • This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform(WFT or STFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform(WT) is used to decompose the acoustic emission(AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

다중 필터와 복합형 신경망을 이용한 얼굴 검출 기법 (Face Detection Using Multiple Filters and Hybrid Neural Networks)

  • 조일국;박현정;김호준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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    • pp.191-194
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    • 2005
  • 본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

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세선화 알고리즘의 FPGA 구현 (An Implementation of a Thinning Algorithm using FPGA)

  • 정승민;여협구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.719-721
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    • 2013
  • 지문인식센서로부터 획득한 이미지를 처리하기 위한 알고리즘에서 세선화 단계가 차지하는 비율이 전체 마이크로프로세서 동작 사이클의 39%에 이른다. 세선화 단계는 가보필터와 달리 초월함수 등 복잡한 함수를 사용하는 동작이 아니므로 하드웨어로 구현하는 것이 전체 시스템의 소형화와 저전력에 도움이 된다. 본 논문에서는 반복작인 단순동작을 수행하는 세선화를 위한 $64{\times}64$ 픽셀이미지 처리기를 RTL 수준에서 설계하고 FPGA 환경에서 논리합성을 통하여 그 동작을 검증하고자 한다. 이를 통하여 향후 저성능 마이크로콘트롤러와 세선화 프로세서 내장형 지문인식 SoC 의 가능성을 보여준다.

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맞대기 용접 이음재 인장시험에서 발생한 음향방출 신호의 웨이블릿 변환과 응용 (A Study on the Wavelet Transform of Acoustic Emission Signals Generated from Fusion-Welded Butt Joints in Steel during Tensile Test and its Applications)

  • 이장규;윤종희;우창기;박성완;김봉각;조대희
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.342-348
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    • 2005
  • This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform (WFT or SIFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform (WT) is used to decompose the acoustic emission (AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

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효율적인 얼굴 검출을 위한 지역적 켄텍스트 기반의 특징 추출 (Local Context based Feature Extraction for Efficient Face Detection)

  • 이필규;서영철;신학철;심연
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.185-191
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    • 2011
  • 최근들어 영상보안 시스템에 관한 관심이 높아지고 있다. 영상으로부터 객체를 검출하고, 객체가 사람인지를 판별하며, 인식하는 기술이 다방면으로 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 객체를 검색하기 위한 적응적인 방법을 제안하며, 이를 위하여 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 특징 검출 방법을 제안한다. 가보 번치를 이용하여 검출하는 이와 함께 베이지안 검출 방법을 이용한 특징점 보정에 따른 특징 검색 방법을 설명한다. 전체적인 시스템은 영상에서 오브젝트 영역을 검색하고, 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 검출, 특징 추출 방법을 적용하여 시스템의 성능을 높인다.

한국증권시장(韓國證券市場)에서 거래가격분포(去來價格分布)와 가격제한폭(價格制限幅)의 영향(影響)

  • 박종호
    • 재무관리연구
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    • 제9권2호
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    • pp.243-270
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    • 1992
  • 본 연구에서는 우리나라 시장이 미국시장과 다른 점을 이용하여 시가와 종가를 비교하여 동시호가방식(同時呼價方式)과 접속매매방식(接續賣買方式)의 차이를 추정하는 것이 적절한 것인지와 거래가격에 대한 가격제한폭(價格制限幅)의 영향(影響)을 살펴보았다. 여기서는 가격제한폭의 영향을 고려하기 위해 수익률이 아니라 절대가격변동(絶對價格變動)을 대상으로 하였다. 결과는 다음과 같다. 1) 일별 그리고 하루중 가격변화의 분포는 정규분포라고 할 수 없다. 2) 종가가 아니라도 가격제한폭의 영향을 받으며 상한가가 하한가보다 2.5배 이상 주가 변동을 제약한다고 할 수 있다. 시간대로는 종가를 제외하고는 오전종가에서 그 영향이 가장 크다. 3) 동시호가와 접속매매 방식에서 분산과 자기상관계수의 일관성 있는 차이를 발견할 수 없었다. 따라서 시가의 분산이 종가의 분산보다 크다는 결과는 거래방식의 차이뿐만아니라 하루중 첫번째 거래와 마지막 거래라는 특정 시간대의 가격이기 때문에 갖는 특성도 중요하다. 4) 각 시간대 별 가격 변화가 동일한 분포를 갖는가를 비모수 검증 방법에 의해 검증했을 때 접속매매인 오전종가와 오후 접속매매 종가의 분포는 다르다고 할 수 없었으며 시가와 종가는 다른 시간대의 분포와 유의하게 달랐다. 5) 하루중 어느 시간대에 가격변화의 분산이 가장 큰가를 검증한 결과 오전시가에서 오전종가까지 시간에서 분산이 가장 켰다. 그 다음으로는 오후 접속매매 종가에서 오후동시호가 종가까지로 이 시간대는 거의 시간차가 없다는 점에서 놀라운 현상이라 하겠다. 6) 종가를 제외하고는 모든 시간대에서 가격반전현상이 있었다. 이러한 현상은 거래시간 동안은 시장에 새로운 정보가 계속 도달하지만 비거래시간에는 정보가 도달하지 않아 이전 정보에 대해 조정하게 되며 이 조정에서 관성을 갖는다고 할 수 있다.

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다중해상도 영상정보를 이용한 가보필터 기반 지문영상 개선 (Fingerprint Image Enhancement Algorithm Based on Gabor Filter Using Multiresolution Image Information)

  • 오상근;박영섭;박철현;김범수;원종운;박길흠
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1510-1517
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    • 2004
  • 본 논문은 영상의 다중 해상도 정보를 이용하여 지문영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 지문영상에서 융선 진행의 변화가 심한 특이영역에서는 화소단위의 필터링을 수행하고, 완만한 변화를 보이는 영역에서는 블록 단위의 필터링을 선택적으로 수행함에 따라, 개선영상의 품질은 향상되며, 연산 량은 감소한다. 실험에 따르면 화소단위의 필터링에 의한 개선 방법에 비하여 연산 속도는 매우 빨라졌으며, 결과영상으로부터의 특징점 인식율의 비교에 따라 개선영상의 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.