• Title/Summary/Keyword: 영상 특징추출

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Facial Feature Extraction using Multiple Active Appearance Model (Multiple Active Appearance Model을 이용한 얼굴 특징 추출 기법)

  • Park, Hyun-Jun;Kim, Kwang-Baek;Cha, Eui-Young
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.8 no.8
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    • pp.1201-1206
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    • 2013
  • Active Appearance Model(AAM) is one of the facial feature extraction techniques. In this paper, we propose the Multiple Active Appearance Model(MAAM). Proposed method uses two AAMs. Each AAM trains using different training parameters. It causes that each AAM has different strong points. One AAM complements the weak points in the other AAM. We performed the facial feature extraction on the 100 images to verify the performance of MAAM. Experiment results show that MAAM gives more accurate results than AAM with less fitting iteration.

Automatic Speechreading Feature Detection Using Color Information (색상 정보를 이용한 자동 독화 특징 추출)

  • Lee, Kyong-Ho;Yang, Ryong;Rhee, Sang-Burm
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.13 no.6
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    • pp.107-115
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    • 2008
  • Face feature detection plays an important role in application such as automatic speechreading, human computer interface, face recognition, and face image database management. We proposed a automatic speechreading feature detection algorithm for color image using color information. Face feature pixels is represented for various value because of the luminance and chrominance in various color space. Face features are detected by amplifying, reducing the value and make a comparison between the represented image. The eye and nose position, inner boundary of lips and the outer line of the tooth is detected and show very encouraging result.

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Iris Verification Using Pattern Features in Iris Radii (홍채반지름별 패턴특징에 따른 홍채검증)

  • 조성원;김태훈
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.170-174
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    • 2000
  • 본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.

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Finding Complex Features by Independent Component Analysis (독립성분 분석에 의한 복합특징 형성)

  • 오상훈
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.3 no.2
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    • pp.19-23
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    • 2003
  • Neurons in the mammalian visual cortex can be dassified into the two main categories of simple cells and complex cells based on their response properties. Here, we find the complex features corresponding to the response of complex cells by applying the unsupervised independent component analysis network to input images. This result will be helpful to elucidate the information processing mechanism of neurons in primary visual cortex.

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Facial expression recognition using eigen-points (아이겐포인트를 이용한 표정 인식)

  • 홍성희;변혜란
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.817-819
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    • 2004
  • 본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.

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The shape representation of 3D object using a quadric polynomial (2차 다항식을 이용한 3차원 물체의 형상 표현)

  • 현대환;이선호;김태은;최종수
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.9B
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    • pp.1251-1258
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    • 2001
  • 본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.

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A study on range image segmentation and surface feature extraction (거리 영상 분할과 면 특징 추출에 관한 연구)

  • 현대환;김대현;이선호;최종수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.509-511
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    • 1999
  • 본 논문에서는 일반적으로 영역 기반형 분할방법보다 우수한 분할결과와 계산의 효율성을 가지는 경계선 기반형 방법의 하나인 scan line approximation 방법을 응용함으로써 경계선의 기하학적 해석이 가능하도록 하는 경계선 강도(edge intensity) 정보를 제공한다. 따라서 면 특성과 국부적인 면 특성인 면 법선과 면 곡률정보 없이 잡음에 강건하고 계산의 효율성에서 우수한 거리영상분할 방법을 제안한다. 합성 거리영상을 대상으로 scan line approximation 방법을 응용하여 얻어진 경계선을 경계선 그룹화의 영역 레이블링을 거쳐서 면 특징을 추출하였다.

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Image Feature Extraction Using Energy field Analysis (에너지장 해석을 통한 영상 특징량 추출 방법 개발)

  • 김면희;이태영;이상룡
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2002.10a
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    • pp.404-406
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    • 2002
  • In this paper, the method of image feature extraction is proposed. This method employ the energy field analysis, outlier removal algorithm and ring projection. Using this algorithm, we achieve rotation-translation-scale invariant feature extraction. The force field are exploited to automatically locate the extrema of a small number of potential energy wells and associated potential channels. The image feature is acquired from relationship of local extrema using the ring projection method.

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Character Segmentation Using Depth Information (거리 정보를 활용한 문자 분할)

  • Jang, Seok-Woo;Park, Young-Jae;Kim, Gye-Young;Choi, Hyun-Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.01a
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    • pp.229-230
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    • 2013
  • 본 논문에서는 입체영상을 분석하여 3차원의 영상 내에 나타나는 문자 영역을 효과적으로 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그런 다음, 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.

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Fuzzy Inference-Based Emotion Recognition of Color Image (퍼지 추론을 기반으로 한 컬러 영상에서의 감성 인식)

  • Jeong, Keun-Ho;Oh, Jae-Heung;Joo, Young-Hoon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.2100-2102
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    • 2003
  • 본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다. 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

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