• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.27-36
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• 2004

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴과 퍼지 신경망을 이용한 얼굴인식 기법을 제안한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습 과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 각 얼굴 영상들은 전처리과정을 거치며 이 영상들을 이용하여 고유얼굴을 추출한다. 추출된 고유얼굴을 이용한 가숭치 135개에 대하여 비대칭 가우시안 함수를 응용한 퍼지 소속도 함수를 이용하여 퍼지 소속도가 부여되며 이 소속도들이 신경망의 입력으로 사용되어 학습과정을 거친다. 학습과정을 거친 후, 신경망의 출력은 현재의 얼굴 이미지가 데이터베이스의 얼굴 이미지와 유사한 정도를 나타내게 되어 인식을 수행한다. 제안하는 알고리즘으로 가중치의 개수와 퍼지 레벨의 개수에 대하여 기존의 얼굴 데이터 베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 특정 조건하에서 약 95% 이상의 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.298-302
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• 2010

본 논문은 라이다영상으로부터 지표면의 형상을 분석하기 위하여 표변의 차분적 기하 특성을 이용하는 기법을 제시한다. 항공라이다영상은 지형지물의 고도값을 신속하게 제공하지만 영상으로부터 지형, 도로, 수목, 건물 등 의미 있는 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 라이다영상의 고유정확도를 토대로 각 지형지물이 라이다영상 내 표현된 지표면의 특성을 분석할 필요가 있다. 지표면의 기하학적 특성을 분석하기 위하여 본 논문은 Hessian 행렬로부터 유도된 고유값을 이용한다. 실험을 위하여 대학 캠퍼스 건물을 포함하는 약 1미터 간격의 라이다영상을 처리한 결과, 제안 기법으로 지표면특성을 효과적으로 분석해낼 수 있었다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 1998

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2001

고유얼굴 방법에 의한 얼굴인식은 얼굴 표정의 변화에 둔감한 유용한 인식기법이나 인식률이 낮아 지속적인 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 고유얼굴 특징을 이용한 얼굴인식에 있어서 인식률 개선을 위한 효과적인 방안을 제시한다. 이를 위해 본 연구에서는 고유얼굴 특징에 대해 세 종류의 분류기-단일원형 분류기, 최소거리 분류기, 신경회로망 분류기-를 사용하여 그 성능을 평가하고 분석함으로써 고유얼굴 특징의 분포 특성을 고찰하고, 분류기 및 학습용 샘플 영상의 선정이 인식률 제고에 큰 영향을 미침을 보인다. ORL 얼굴영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 최소거리 분류기가 가장 좋은 인식률을 나타내었으며, 학습용 샘플영상의 선정과 최소거리 분류기에 의해 91.0%의 인식률을 달성하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.429-435
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• 2003

본 논문에서는 인간의 시각 특성의 하나인 공간 지각 특성을 고려하여 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화를 하는 개선된 양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내 칼라 변화에 따른 시각 시스템의 특성을 가중치로 결합하여 양자화를 하였다. 그리고 원영상의 밝기성분과 양자화영상의 밝기성분의 차영상을 이용해 MTF(modulation transfer function)를 고려하여 양자화 영상의 화질을 평가한다. 제안 방법은 적은 레벨의 양자화된 영상을 구할 수 있었으며. 영상이 차지하는 자원을 효과적으로 감소시킬 수 있었다. 이는 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분할에 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.439-442
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• 2007

강인한 얼굴 인식 시스템을 만들기 위해서는 안경의 제거가 중요한 요소이다. 이를 위해서는 뛰어난 성능의 안경 검출 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 안경의 유무 판단에 관한 새로운 방법을 제안한다. 영상은 조명 부분과 반사부분의 곱으로 이루어져 있다. 얼굴의 경우 안경 고유의 반사계수와 얼굴 고유의 반사계수가 다른 점에 착안하여 anisotropic smoothing 방법을 이용하여 입력 얼굴 영상에서의 반사 부분을 얻고, 이를 이용하여 안경의 반사 부분을 얼굴의 반사부분에서 검출한 뒤 이진화한다. 이후, 이진화 된 안경 픽셀 수를 이용하여 안경의 유무를 판단한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.24-31
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• 2004

논문에서는 등급이 표시된 방송 영상을 입력으로 하는 등급 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 인식하고자 하는 방송 프로그램의 등급 표시 기호가 정형화된 틀을 가지고 있기 때문에 원형 정합 방법을 사용하였다. 실험에서 방송업자가 사용하는 글자체의 표준 숫자 에서 숫자가 가지는 특성 패턴들을 추출하고, 특성 패턴들 가운데서 해당 등급의 숫자만이 가지는 고유 패턴을 추출한 다음, 고유 패턴을 입력 영상과 비교하여 정합하는 과정으로 진행하였다. 3$\times$3크기의 패턴을 적용하였을 때는 88.6%의 인식률을 보였으나 패턴크기가 등급기호의 원형에 가까울수록 100%에 가까운 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1123-1132
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• 2000

얼굴영역을 추출하기 위한 방법은 크게 얼굴의 지형적 특징추출에 기반한 방법과 얼굴형판 정합에 기반한 방법으로 분류할 수 있다. 일반적으로 복잡한 배경의 영상에서는 형판정합 방법이 우수하나, 형판의 대표성을 부여하기가 어렵다는 점이 문제시되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴영역을 추출하기 위하여 복잡한 얼굴패턴을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있는 Hotelling변환 과정을 이용하여 얼굴형판을 생성하고 이를 적용하여 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출한다. 또한 휴리스틱한 임계치를 이용하여 두 사람 이상의 얼굴영역을 추출하고 기울어진 얼굴영역을 추출하기 위한 방법도 제시한다. 실험을 통하여 다양한 입력영상에 대한 추출 결과와 고유얼굴에 기반한 방법의 특징을 살펴 보았다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권1호
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• pp.30-35
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• 2017

본 연구에서는 디지털 영상 상관 기법을 이용하여 알루미늄 하니콤 샌드위치 보의 고유 진동수를 계측하였다. 고속 디지털 카메라를 이용하여 보의 진동 영상을 획득하고 디지털영상 상관 기법을 이용하여 변위를 계산하였다. 시간 영역에서의 변위 데이터를 고속 퓨리에 변환하여 주파수 영역의 응답으로 변환하였다. 랜덤 가진에 따른 주파수 영역에서의 잡음을 줄이기 위하여 스펙트럼 평균화 기법과 Savitsky-Golay 디지털 필터를 사용하였다. 가속도계를 이용한 기존의 방법 및 유한요소 해석 결과와의 비교를 통하여 방법의 정확성을 확인하였다. 결론적으로 고속 디지털 카메라와 디지털 영상 상관 기법을 이용하는 새로운 방법은 구조물의 진동을 잘 측정할 수 있음을 보였고, 센서를 부착하기 어려운 바이오 구조 등의 진동 계측에 적용할 수 있을 것이다.