• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.635-638
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• 2003

본 논문에서는 Haar 웨이블릿을 이용하여 얼굴에지영상을 추출하고 고차국소자동상관함수를 이용한 특징벡터추출과 BP(Backpropagation Network) 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위한 얼굴인식에 사용된 실험영상은 $320{\times}240$ 크기의 24bit RGB 컬러 영상을 사용하였고, 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한 후 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1513-1517
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.541-543
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• 2002

본 논문에서는 HOLA(고차국소자동상관계수)를 이용한 특징추출과 BP(Backpropagation Network) 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 동일한 환경, 즉 일정한 조도 하에서 카메라로부터 동일거리에 있는 영상을 256$\times$256 크기의 그레이 스케일(Gray Scale)로 취득하여 영상내의 잡음을 가우시안(Gaussian) 필터를 이용하여 제거한다. 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한 후 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 HOLA(고차 국소 자동 상관함수)를 사용한다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.521-526
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• 2020

본 논문은 홍채영상의 이동불변의 특징값 을추출에 탁월한 고차 국소 자동 상관함수를 적용하여 25개의 특징 값을 입력 값으로 적용한 일반적인 HOLP 신경망에 특징 값 25개의 평균값을 추가한 개선된 HOLP 신경망을 구현하여 인식률을 확인하여 보았다. 종류가 상이한 딥러닝 구조들과 비교하였을 때 음성과 영상분야에서 탁월한 성능을 보이는 Back-Propagation 신경망과 특징 추출기와 분류기를 통합한 합성 곱 신경망을 활용하여 홍채인식의 인식률을 비교하여 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.855-858
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• 2004

본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.759-762
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• 2002

생체 특징에 기초한 개인적인 및 인증 방법의 하나인 홍채의 패턴 인식에 있어서 전처리 기술은 사용자의 홍채 정보 손실로 인한 오인식을 최소로 하여야한다. 본 논문에서 전처리 기술 중 프리위트(Prewitt) 필터와 sobel 필터를 이용한 홍채의 인식률을 비교하고 전처리된 영상으로부터 추출된 특징값에 대해 저용량을 유지하면서 손실된 정보가 없고 실시간 처리가 요구되는 정보 보호를 위한 특징추출 방법 중 고차 국소 자동상관함수를 이용한 특징추출 방법을 제시하여 인식률을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다.