• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.759-768
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• 2005

This paper describes an algorithm that can recognize gestures constructing subspace gesture symbols with hybrid feature information. The previous popular methods based on geometric feature and appearance have resulted in ambiguous output in case of recognizing between similar gesture because they use just the Position information of the hands, feet or bodily shape features. However, our proposed method can classify not only recognition of motion but also similar gestures by the partial feature information presenting which parts of body move and the global feature information including 2-dimensional bodily motion. And this method which is a simple and robust recognition algorithm can be applied in various application such surveillance system and intelligent interface systems.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.8
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• pp.981-996
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• 2007

In this paper, we describe a method that can recognize gestures by obtaining motion features information with principal factor analysis from sequential gesture images. In the algorithm, firstly, a two dimensional silhouette region including human gesture is segmented and then geometric features are extracted from it. Here, global features information which is selected as some meaningful key feature effectively expressing gestures with principal factor analysis is used. Obtained motion history information representing time variation of gestures from extracted feature construct one gesture subspace. Finally, projected model feature value into the gesture space is transformed as specific state symbols by grouping algorithm to be use as input symbols of HMM and input gesture is recognized as one of the model gesture with high probability. Proposed method has achieved higher recognition rate than others using only shape information of human body as in an appearance-based method or extracting features intuitively from complicated gestures, because this algorithm constructs gesture models with feature factors that have high contribution rate using principal factor analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.262-264
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• 2006

지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.323-329
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.106-108
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• 2004

이미지의 유사도나 의미분석을 위해 주요 특징벡터인 색상, 경계선, 질감 등의 연구와 이들을 이미지 전역구간 및 관심영역에 적용하기 위해 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 특징벡터의 분할 방법을 유동적, 또는 크게 할 경우 알고리즘 복잡화로 인해 추출 및 검색시간과 오버헤드가 증가하게 되고, 적게할 경우 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문은 색상 및 경계선 벡터를 사분트리 분할 인덱스 구조로 데이터 베이스에 저장하고, 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이미지 전역구간을 사분노드로 분할하고, 관심영역의 색상정보를 비교하고, 추출된 전역적 경계분포 순위계수와 비교 알고리즘을 이용하여 이미지에 분포된 객체의 위치정보를 검색함으로써, 검색속도 및 정확성을 개선하였다

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.2 s.314
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• pp.82-92
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• 2007

This paper describes a novel global shape (GS) feature based on radial basis function network (RBFN) and the extraction method of the proposed feature for 3D face recognition. RBFN is the weighted sum of RBfs, it well present the non-linearity of a facial shape using the linear combination of RBFs. It is the proposed facial feature that the weights of RBFN learned by the horizontal profiles of a face. RBFN based feature expresses the locality of the facial shape even if it is GS feature, and it reduces the feature complexity like existing global methods. And it also get the smoothing effect of the facial shape. Through the experiments, we get 94.7% using the proposed feature and hidden markov model (HMM) to match the features for 100 gallery set with those for 300 test set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.384-387
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• 2011

본 논문에서 제안된 모델은 기존의 얼굴 인식 및 지명수배자 얼굴 인식 시스템보다 효과적인 인식률 향상을 위해 전역적 특징을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘과 지역적 특징을 사용하는 2D-HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 결합한 지명수배자 얼굴인식 시스템이다. 입력된 영상을 전역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴 탐지 및 인식을 수행하고, 탐지 및 인식에 실패한 영상은 지역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 2차 인식 과정을 수행한다. 실험과 분석을 통해 제안된 방법을 효율성을 증명하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.37-44
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• 2019

With the advance of digital IT technology, the performance of the printing and scanning devices is improved and their price becomes cheaper. As a result, the public can easily access these devices for crimes such as forgery of official and private documents. Therefore, if we can identify which printing device is used to print the documents, it would help to narrow the investigation and identify suspects. In this paper, we propose a deep learning model for printer identification. A convolutional neural network model based on local features which is widely used for identification in recent is presented. Then, another model including a step to calculate global features and hence improving the convergence speed and accuracy is presented. Using 8 printer models, the performance of the presented models was compared with previous feature-based identification methods. Experimental results show that the presented model using local feature and global feature achieved 97.23% and 99.98% accuracy respectively, which is much better than other previous methods in accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.506-508
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• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.