• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.236-245
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• 2008

다양한 조명 환경 하에서, 얼굴인식이 잘 동작하도록 하는 것은 매우 어려운 일이며 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 성취되어야 하는 작업이다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 효율적인 조명 전처리 방법을 제안한다. Anisotropic smoothing 기반 조명 전처리 방법은 조명 전처리 방법 가운데 효과적인 방법으로 잘 알려져 있으나, 원 이미지의 명도 대비를 감소시키며 에지 성분의 약화를 초래한다. 본 논문의 제안 방법은 기존 anisotropic smoothing 방법을 개선하여, 조명의 영향을 줄이면서 명도 대비를 증가시키고 에지 정보를 강화한다. 이러한 개선의 결과로, 본 논문의 제안 방법에 의해 조명 전처리된 같은 사람의 얼굴 이미지들은 보다 차별적인 특징 벡터(가버 특징 벡터)를 갖게 된다. 본 논문에서 제안한 조명 전처리 방법의 효율성은 가버젯 유사도를 이용한 얼굴 인식의 실험을 통하여 입증되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.77-79
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• 2010

본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.832-834
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• 2005

얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LDA에 의한 mapping기법은 조명조건의 미세한 변화에 민감한 특성을 가진다. 얼굴 인식 연구에 있어서 인식률의 향상뿐만 아니라 실용적인 얼굴 인식 시스템을 구현하기 위해서는 조명 변화를 최소화 시키는 전처리 과정이 중요한 고려사항이다. 따라서 본 논문에서는 조명의 변화를 최소화 할 수 있는 전처리 방법으로 Haar 웨이블렛 변환으로 얻어진 웨이블렛 계수공간의 조정 후 역변환을 통한 영상향상을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전처리 방법으로 널리 쓰이는 히스토그램 평활화 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었을 뿐만 아니라 메모리 절감효과에 따른 처리속도 증가를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.503-506
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• 2013

본 논문에서는 기존의 CS-LBP를 변형한 ECSP 전처리 기법과 조명에 강인한 D2D-PCA 특징을 결합하는 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 Yale B 데이터베이스 상에서 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA 및 2D-PCA 특징을 이용하여 수행되었다. 실험 결과, 제안하는 얼굴인식 방법은 다른 방법들에 비하여 가장 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안 시스템이 조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.223-225
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• 2004

얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• 산업식품공학
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• 제13권4호
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• pp.297-301
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• 2009

본 연구에서는 딸기의 당도예측모델을 개발하기 위하여 수행하였으며, 딸기의 당도판정에 보다 적합한 조명장치를 설계하기 위해 조명의 영향을 구명하고, 딸기의 당도예측 모델을 개발하였으며, 주요연구 결과는 다음과 같다. 조명방법에 따른 당도 예측 성능을 비교한 결과 4개의 램프로 시료를 직접 조명하는 경우 $r_{SEP}$= 0.603, SEP = 0.502$^{\circ}$Bx으로 나타났으며, 광 화이버로 빛을 유인하여 국부적으로 시료에 점 조명한 경우(광 화이버 3개 사용)에는 $r_{SEP}$= 0.715, SEP = 0.433$^{\circ}$Bx으로서 후자가 더 좋은 성능을 나타내었다. 또한 램프 반사면의 금 코팅 유무에 따른 당도판정 성능시험을 실시한 결과 금 코팅된 할로겐램프를 사용한 경우 $r_{SEP}$= 0.837, SEP = 0.510$^{\circ}$Bx으로서 그렇지 않은 경우의 $r_{SEP}$= 0.756, SEP = 0.580$^{\circ}$Bx보다 양호한 결과가 나타나 금 코팅에 대한 당도판정 효과가 있는 것으로 나타났다. 딸기 당도판정을 위한 최적 회귀모델을 개발하기 위하여 PLSR과 PCR을 이용하였다. 전처리를 하지 않은 경우 $r_{SEP}$= 0.860, SEP=0.498$^{\circ}$Bx로 양호한 결과가 나타났으나, 가장 좋은 결과는 상기에서 언급된 최적의 조명상태에서 측정된 스펙트럼 데이터에 OSC 전처리를 한 경우 $r_{SEP}$= 0.891, SEP = 0.443$^{\circ}$Bx, LV=14로 가장 양호한 결과를 나타내었다. 한편, PCR을 이용한 당도 예측은 전처리를 하지 않은 경우 $r_{SEP}$= 0.845, SEP = 0.520$^{\circ}$Bx, LV=17으로서 DT 전처리에서의 $r_{SEP}$= 0.845, SEP = 0.521$^{\circ}$Bx, LV=17보다 오히려 높게 나타나 전처리에 따른 효과는 없는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.472-474
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.459-460
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• 2007

얼굴인식에서 조명에 의한 얼굴영상의 왜곡은 인식률에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 다양한 조명환경에서도 인식률의 변화가 거의 없는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에 사용하는 영상의 전처리 방법으로 대부분 히스토그램 이퀄라이제이션(Histogram Equalization) 과정을 거친다. 그러나 이 방법은 영상 전체에 적용되는 것이기 때문에 어두운 영역에 숨어있는 얼굴특징을 부각시키는 데에 한계가 있다. 따라서 얼굴영상이 가지고 있는 성질에 따라 임계값을 정하고 이를 기준으로 밝은 부분과 어두운 부분을 분할한다. 여기에 얼굴의 특징들이 더욱 선명해지도록 화질을 향상시켰다. 이 전처리 과정을 거쳐 PCA를 사용하여 얼굴인식을 수행한 결과 평균 99.6%라는 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-96
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• 2015

본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.117-120
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• 2017

본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.