• 제목/요약/키워드: 고유공간

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고유얼굴을 이용한 얼굴 인식 시스템: 성능분석 (A Face Recognition System using Eigenfaces : Performance Analysis)

  • 김영래;왕보현
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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    • pp.273-276
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    • 2005
  • 본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.

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중복근을 갖는 구조물에 대한 개선된 부분공간 반복법 (An Improved Subspace Iteration Method for Structures with Multiple Natural Frequencies)

  • Jung, Hyung-Jo;Park, Sun-Kyu;Lee, In-Won
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제12권3호
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    • pp.371-383
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    • 1999
  • 본 논문에서는 중복근을 갖는 구조물에 대한 효율적이고 수치적으로 안정한 고유치해석 방법을 제안하였다. 제안방법은 널리 알려진 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법을 개선한 방법이다. 쉬프트를 갖는 부분공간 방법의 주된 단점은 특이성 문제 때문에 어떤 고유치에 근접한 쉬프트를 사용할 수 없어서 수렴성이 저하될 가능성이 있다는 점이다. 본 논문에서는 부가조건식을 이용하여 위와 같은 특이성 문제를 수렴성의 저하없이 해결하였다. 이 방법은 쉬프트가 어떤 단일 고유치 또는 중복 고유치와 같은 경우일지라도 항상 비특이성인 성질을 갖고 있다. 이것은 제안방법의 중요한 특성중의 하나이다. 제안방법의 비특이성은 해석적으로 증명되었다. 제안방법의 수렴성은 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법의 수렴성과 거의 같고, 두 방법의 연산횟수는 구하고자 하는 고유치의 개수가 많은 경우에 거의 같다. 제안방법의 효율성을 증명하기 위하여, 두개의 수치예제를 고려하였다.

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근거리 신호 모델링을 기반으로 한 어레이 형상 추정 기법들의 성능 분석 (Performance Analysis of the Array Shape Estimation Methods Based on the Nearfield Signal Modeling)

  • 박희영;이충용
    • 한국음향학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.221-228
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    • 2008
  • 소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

정합장 기반 표적 위치추정 시 모드공간 분석을 통한 간섭 신호 제거 기법 (Matched Field Source Localization and Interference Suppression Using Mode Space Estimation)

  • 김경섭;성우제;표상우
    • 한국음향학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.40-46
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    • 2008
  • 천해 영역에서 선박과 같은 수상 소음원의 간섭 신호는 정합장처리를 이용한 수중 표적 탐지 및 위치추정 기법 적용에 있어 문제점으로 남아있다. 정지 음원의 경우 수신기공간의 음장에 대한 고유벡터분해를 통해 각 음원 성분을 분리하고 간섭 신호 성분을 제거할 수 있다. 하지만 일반적인 이동 음원 환경에서는 각 신호 성분의 에너지가 수신 음장의 부분공간에 퍼지게 되므로, 고유값 분포 비교만으로 각 신호 성분을 구별하기 어렵게 되거나 하나의 고유벡터에 각 신호성분이 섞이는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수상 음원과 수중 음원 신호의 물리적 특성 차이를 이용한 모드공간 간섭 신호 제거 기법을 제안하였다. 이 기법은 모드-공분산행렬에 대한 고유벡터분해를 통해 간섭 신호 성분을 판별하며, 이 성분들을 부분공간에서 제거함으로써 차폐되었던 표적 신호를 복원하고 위치추정을 가능하게 한다. 이를 모의실험을 통해 확인하고 결과에 대해 논의하였다.

조명분리 고유얼굴에 기반한 조명에 강인한 얼굴 인식 (Illumination-Robust Face Recognition based on Illumination-Separated Eigenfaces)

  • 설태인;정선태;조성원
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.115-124
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    • 2009
  • 얼굴 인식 방법 중 인기 있는 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법은 훈련 얼굴 이미지 세트에 대해 PCA를 적용하여 얻어진 고유얼굴을 이용한다. 따라서 훈련 얼굴 이미지들의 조명들과 다른 조명의 환경들에서는 신뢰성 있는 성능을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 조명의 영향을 배제한 조명분리 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 모델 이미지 세트의 고유얼굴 공간을 구성된 얼굴 조명 부분공간에 대해 직교 분해하여 얻은 조명분리 고유얼굴들을 이용한다. 실험을 통해서 조명분리 고유얼굴에 기반하는 제안된 얼굴 인식 방법이 기존 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법보다 조명의 영향에 보다 강인함을 확인하였다.

수정된 커널 주성분 분석 기법의 분류 문제에의 적용 (Modified Kernel PCA Applied To Classification Problem)

  • 김병주;심주용;황창하;김일곤
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권3호
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    • pp.243-248
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    • 2003
  • 본 논문에서는 학습 자료로부터 비선형 특징추출과 분류를 위한 점진적인 커널 주성분 분석 방법(IKPCA)을 제안한다. 일괄처리 방식의 커널 주성분 분석 방법은 학습 자료의 크기가 클 경우 과도한 계산량이 문제가 된다. 또한 새로 추가 되는 학습 자료가 있을 경우 고유벡터를 계산하기 위해 고유공간 전체를 다시 계산해야 하는 문제점이 있다. IKPCA는 이러한 문제점들을 고유공간 모델의 점진적인 계산과 경험 커널사상에 의해 해결하였다. IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석에 비해 기억공간 요구량에 있어 효율적이며 학습 자료의 재학습에 의해 성능을 쉽게 향상시킬 수 있다. 비선형 자료에 대한 실험을 통해 IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석 방법에 비해 특징추출과 분류 문제의 성능에 있어 유사한 결과를 나타내었다.

하부기둥에 따른 아치구조물의 고유주기 변화에 관한 실험적 연구 (Experimental Study on Natural Period for Arch Structure with Column)

  • 강주원;석근영;이상훈;김기철
    • 한국공간구조학회논문집
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    • 제9권2호
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    • pp.83-90
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    • 2009
  • 기존에 공간구조물의 동적거동에 관한 대부분의 연구는 수치해석적 방법을 이용하여 지붕구조의 동적거동 파악을 위주로 하고있다. 그러나 실제 공간구조물의 지붕구조는 기둥 또는 벽체와 같은 하부구조에 의해 지지되므로 지진발생시 상부구조의 동적거동은 하부구조에 따라서 많은 영향을 받는다. 본 연구에서 아치구조물에 대한 하부 기둥구조의 재질을 황동과 폴리카보네이트로 하고 각각의 단면 및 길이 변화와 상부 지붕구조의 추가질량에 따른 고유주기 변화특성을 파악하고자 한다. 기둥의 강성 및 추가질량의 변화에 대하여 고유주기의 변화율이 상대적으로 크게 나타났다. 즉 하부 기둥구조의 강성이 상부 지붕구조의 강성과 비교하여 매우 큰 경우에 기둥구조의 강성변화나 지붕구조의 질량변화에 따른 공간구조물의 고유진동수 변화가 거의 없다.

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얼굴 애니메이션을 위한 직관적인 유사 고유 얼굴 모델 (Intuitive Quasi-Eigenfaces for Facial Animation)

  • 김익재;고형석
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.1-7
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    • 2006
  • 블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.

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적응형 배열 안테나를 위한 감소 차수 고유 공간 빔형성 알고리즘 (Reduced Rank Eigen-Space Beamforming for Adaptive Array Systems)

  • 현승헌;최승원
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권4C호
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    • pp.336-341
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    • 2008
  • 본 논문에서는 신호의 반 파장 간격으로 안테나 소자를 배치한 빔형성 시스템에서 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 빔형성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 수신 신호 공간을 스팬(span)하는 고유 벡터들을 이용하여 빔형성 한다. 본 논문에서는 채널 추정을 위한 최적의 고유 공간 차수를 정하기 위한 기준도 제안한다. 제안된 알고리즘을 적용한 빔형성 시스템은 기존의 빔형성 시스템과는 달리 각 퍼짐이 증가함에 따라 다이버시티 이득을 얻어 그 성능이 개선된다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 설명과 함께 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 제안 알고리즘의 성능 분석을 제공한다.

국부기저영상을 이용한 수화영상 인식 (Sign Language Images Recognition Using Local Basis Images)

  • 조용현;홍성준;이화주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.615-618
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    • 2008
  • 본 논문에서는 각 개인의 동작영상에 대한 국부고유공간에 바탕을 둔 기저영상을 이용한 효율적인 수화영상 인식 기법을 제안하였다. 여기서 국부고유공간의 추출은 주요성분분석을 이용한 것으로 동작영상의 국소특징을 더욱 더 잘 반영하기 위함이고, 기저영상의 추출은 독립성분분석을 이용한 것으로 수화영상 내에 포함된 고차원의 독립적인 특징들을 반영하여 보다 개선된 인식성능을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 240*215 픽셀의 80(1명*5동물*16동작)개 동물을 표현하는 수화동작을 대상으로 Euclidean의 분류척도를 이용하여 실험한 결과, 단순 국부고유공간을 이용한 방법에 비해 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.