• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.359-361
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• 2008

본 연구에서는 특징점을 이용하여 지문정합을 할 때 퍼지 소속함수를 이용하여 유사정도의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 특징점 기반 정합 방식은 지문 정합에서 가장 널리 알려지고 널리 사용되는 방법 중에 하나이다. 그렇지만, 입력장치를 통해서 지문이 입력이 될 때 누르는 세기, 피부의 마른 정도, 피부 질환, 땀, 더러움, 기름, 공기의 습기, 뒤틀림 등과 같은 상태에 따라서 특징점들이 변형이 되거나 없어질 수 있다. 그렇지만 이러한 외부적인 원인으로 인해 특징점이 추출되지 않거나 왜곡된 특징점들이 추출되어 정확성을 떨어뜨리는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 소속 함수를 이용하여 소속도를 부여함으로서 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.621-629
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• 2016

본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HoG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 여기서 SVM 입력 벡터의 추출을 위하여 입력영상은 영상크기를 사전에 정의된 일정크기의 영상으로 변환되고 변환된 영상을 16개의 블록과 4개의 셀로 분할하며 9개의 빈을 가진 HoG를 사용한다. 결과적으로 입력 영상에서 576개의 특징을 추출하고 이를 SVM의 학습과 분류에 사용된다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험 결과 제안한 방법은 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1987-1992
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• 2010

본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.521-523
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• 1999

본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.351-355
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• 2003

포유류 동물의 시각피질 세포에 나타나는 특징은 크게 단순특징을 추출하는 simple cell과 복잡한 특징에 반응하는 complex cell로 구분된다. 이 연구에서는 입력영상에 독립성분분석을 적응하여 complex cell에 대응하는 복잡한 특징을 추출하였다. 이 결과는 시각피질 세포의 정보처리에 대한 방식을 이해하는 데 기여할 것이다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.391-395
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• 2000

본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.13-14
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• 2020

고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하며 주성분분석 방법은 대표적인 특징 추출 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석의 주성분 변수 선정시 적응적 상관도(Correlation)를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 실제 데이터의 특징을 나타내는 세분화 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄이기 위한 방법이다.