• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.9-15
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• 2011

본 논문에서는 기존의 근육 추출 방법에서 영상의 왜곡으로 인해 제외되었던 외복사근 영역의 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상에서 측정할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 전처리 과정을 통해 얻어진 영상에서 수직 방향으로 평균 이진화 기법을 적용한 후에 근막의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근막의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 근막 영역 이외의 영역을 제거하고, 손실된 근막에 대해서는 형태학적 정보와 위치 정보를 이용하여 근막을 복원한다. 복원된 근막 영역에서 Convex 촬영시 나타나는 호의 정보를 이용하여 피부 영역을 제거한 후, Up-Down Search 방법을 적용하여 위 아래 방향으로 각각 탐색된 결과를 겹쳐서 근육의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근육의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 잡음을 제거하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 근육 영역의 형태가 정확하게 추출되는 않은 경우에는 스미어링 기법을 적용하여 근육 영역을 복원한 후, 최소 자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.223-225
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• 2013

본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1132-1142
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• 1991

본 논문에서는 이동물체의 형태정보를 분석을 위한 이동물체의 특징파라미터를 추출하는 기법을 제안하였다. 이차원 영상에서 이동물체의 추출은 차영상 기법을 이용하였다. 이동물체의 특징 파라미터는 면적과 둘레, 면적과 둘레의 비(A/P ratio), 굴곡점(Vertex), 종횡비(X/Y ratio)로 하였다. 휘도 변화를 600 Lux${\sim}$1400 Lux로 가변시켜 휘도변화에 대한 각 특징파라미터의 오차 허용범위를 결정하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 모형 자동차를 이용하여 동일성을 판별한 결과 판정오류는 6%미만이었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.546-549
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• 2005

본 논문에서는 잡음제거와 주요성분분석을 이용한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 잡음제거는 필터링과 1차 모멘트 평형이동을 조합하여 영상의 특징정보와 관계가 없는 배경을 제거함을 위한 것이고, 주요성분분석은 얼굴영상의 주요성분인 2차원의 중복성분이 제거된 특징을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 768*576 픽셀 크기를 갖는 24개의 AR얼굴영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 제안된 얼굴인식이 잡음제거를 하지 않은 기존의 얼굴인식에 비해 주요성분의 개수에 따른 압축성능, 특징추출 시간, 그리고 city-block, Euclidean, negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에 있어서 보다 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.15-22
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• 2002

본 논문에서는 보안시스템에 적용할 수 있는 얼굴인식 알고리즘을 제안하였다 얼굴인식을 위해 기존에는 얼굴특징의 거리와 각도를 이용한데 반해, 제안한 방법에서는 명암영상을 직접적인 입력으로 사용하고, 기준영상과 입력영상의 두 염색체를 비교하여 적응도가 가장 좋은 개체를 선택하는 유전자 알고리즘을 사용하였고, 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.155-163
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• 1999

본 논문은 새로운 장면 전환 검출과 키 프레임 선태 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 MPEG 압축 동영상에서 직접 DC 영상 및 에지(edge) 영상을 추출하여 이용하는데, 공간 영역으로 변환 후 에지 연상을 추출할 경우 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그 계산량을 줄이기 위해 DCT 블록 당 5개의 저 대역 AC 계수들만을 이용하여 축소된 에지 영상을 고속으로 추출하는 방법을 제안하고, 이를 바탕으로 AC 예측(prediction)을 이용한 고속 에지 추출 기법도 추가적으로 제안하였다. 화질 측면에서 전자가 후자보다 약간 우수하지만, 두 방법 모두 영상의 중요한 에지 특징들을 잘 추출할 수 있다. 이와 같이 얻어진 에지 영상 및DC 영상을 이용하여 에지 에너지 다이어그램(dege energy diagram)과 히스토그램(histogram)을 구하여 급진적인 장면 전환 및 페이드(fade), 디졸브(dissolve) 같은 점진적인 장면 전환을 정확하게 검출함을 모의 실험을 통해 확인하였다. 또한 공간 영역에서 구한 에지 영상들에 비해 제안한 방법들에 의한 에지 영상들이 점진적인 장면 검출에 있어 훨씬 적은 계산량으로 비슷한 성능을 보임을 확인하였다. 마지막으로 HVS(human visual system)에 기반하여 각 장면에서 키 프레임을 선택하는 방법도 제안하였다. 위에서 얻어진 에지 및 DC 영상을 이용하기 때문에 optical flow를 이용하는 기존 방법에 비해 적은 계산량으로 의미 있는 키 프레임을 선택할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.8-14
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• 2001

본 논문에서는 의료영상에서 특정 장기를 추출하여 질환 부위를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 의료영상이 추출되어진 장기 부위에서 질환을 인식하기 위하여 단일 신경회로망을 이용하면 신경회로망의 학습 능력과 일반화 능력이 한정적이므로 성능개선에 많은 문제가 있다. 따라서 추출된 장기로부터 질환부위를 인식하는 것은 신경회로망을 복합적인 방법, 즉 RBF (Radial Basis Function), BP (Back Propagation)로 구성하여 단일 신경회로망의 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 입력 의료영상의 다양한 형태 변화에 적응력이 뛰어남을 실험결과로 알 수 있었다. 그리고, 전체 알고리즘의 수행시간이 장기추출 알고리즘을 포함하여 일반적으로 10초 이내에 수행됨을 실험 결과 알 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 의료영상의 질환부위를 인식하여 판별 자동화를 통해 원격의료에 사용 되어 질 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-60
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• 2014

본 논문에서는 자연 영상에서 피부색 색상과 채도를 기초로 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명 보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본 영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 10장의 자연 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.297-300
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• 2000

현재 연구되어지고 있는 홍채인식 시스템의 일반적인 구성을 보면 영상획득, 전처리, 특징추출, 인식/검증의 네 단계를 거치게 된다. 이 과정에서 최후 본인여부의 판단이 내려지는 것은 인식/검증의 마지막 단계인데, 전체 등록된 사용자의 수가 적을 경우 인식 방법을 통해 사용자를 확인할 수 있게 되어 그 정확도가 상당히 높을 수 있다. 하지만 등록된 사용자의 수가 많은 경우 인식방법에는 무리가 따르게 된다. 이에 따라 전자상거래와 같은 다수의 사용자를 보유하게 되는 시스템에서는 사용자 아이디를 함께 입력받아 본인 여부를 판단하는 검증 방법을 사용하는 것이 빠르고 효과적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되어지던 특징벡터의 일치율 또는 해밍 거리를 통한 검증방법에서 나아가 저용량 특징벡터에 적합하도록, 홍채영상으로부터 추출된 특징에 대해 적절한 양자화와 가중치를 두어 각 특징벡터 간의 내적을 통해 유사도를 측정함으로써 본인의 데이터와 타인의 데이터간의 차이를 크게 하여 향상된 성능의 홍채인식 시스템을 구현하는 방법을 제안한다.