• 제목/요약/키워드: 조명 정규화

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다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 (Robust Eye Localization using Multi-Scale Gabor Feature Vectors)

  • 김상훈;정수환;조성원;정선태
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제45권1호
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    • pp.25-36
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    • 2008
  • 눈 검출은 눈 동공의 정 중앙의 위치를 찾아내는 작업을 의미하며, 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈 검출 방법의 경우 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 큰 계산량의 부담이 없는 다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 방법을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용한 눈 검출은 EBGM 등에서 이미 이용되고 있다. 그런데, RBGM 등에서 사용한 눈 검출 방법은 초기값에 민감하고 조명, 자세 등에 강인하지 못하여, 만족할 만한 검출률을 얻기 위해서는 광범위한 탐색 범위가 필요하다. 이는 계산량의 상당한 증가를 초래한다. 본 논문에서 제안한 눈 검출 방법은 다중 해상도 접근 방법을 활용한다. 먼저, 원래 해상도 얼굴 이미지를 다운샘플링하여 얻은 저해상도 얼굴 이미지에서, 초기 추정 눈 위치에서의 가버 특징 벡터와 해당 해상도의 눈에 대한 가버 특징 벡터 모델과의 가버젯 유사도를 이용하여 눈 위치를 검출한다. 이후 검출된 눈 위치를 업스케일링하여 상위 해상도의 얼굴 이미지에서의 눈 위치 초기값으로 취하고 앞 단계에서처럼 가버젯 유사도를 이용하여 눈을 검출한다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 원래 해상도 얼굴 이미지에서의 눈 위치를 확정한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 다중 해상도 접근 방법이 조명에 대해서도 보다 강인하도록 하는 데 효과적인 조명 정규화 기법을 제안하고, 이를 다중 해상도 접근 방법의 전처리 단계에 추가적으로 적용함으로써 눈 검출 성공률을 더욱 개선하였다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 기반 눈 검출 방법은 계산량을 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법이며, 자세 및 조명 변화에 대해서도 강인하다는 것을 확인하였다.

질감 필터를 이용한 눈 검출 (Eye Detection Using Texture Filters)

  • 박찬우;김용민;박기태;문영식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제46권6호
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    • pp.70-78
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    • 2009
  • 본 논문에서는 눈 영역의 질감 및 구조적 특성을 고려한 두 가지 질감 필터들을 이용하여 눈 영역을 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 눈 형태는 외형적으로 수평 방향으로 길고, 원형의 눈동자로 구성된 구조적 특성을 갖고 있다. 이 두가지 특성을 효율적으로 기술하는 질감 필터(Texture Filters)들로서 가보 필터(Gabor Filter)와 ART 기술자(Descriptor)가 사용된다. 가보 필터는 방향성 정보를 포함하고 있기 때문에, 수평 방향의 눈 형태 특성을 효과적으로 검출할 수 있다. 그리고 ART 기술자는 원형 모양의 특성을 갖는 눈동자를 검출하기 위해 사용되어진다. 본 논문에서는 효과적인 눈 영역을 검출하기 위하여, 첫 번째 단계에서 AdaBoost 분류기를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된 얼굴 영역에 대해서 지역적인 조명 정규화 과정을 수행한다. 세 번째 단계에서는 두 가지의 질감 필터들을 이용하여 수평 방향과 원형 형태의 구조적 특성을 갖는 눈 후보영역을 검출하고, 마지막 단계에서는 검출된 눈 후보영역들 중에서 얼굴의 구조적인 특성을 가장 잘 표현하는 영역을 최적화된 눈 영역으로 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 제안된 눈 검출 방법은 기존의 방법에 비해 정확률에서 2.9~4.4%의 향상된 검출 결과를 보인다.

타이어 분류 코드의 효율적 인식을 위한 MCBP망 (MCBP Neural Netwoek for Effcient Recognition of Tire Claddification Code)

  • 구건서;오해석
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.465-482
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    • 1997
  • 본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

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장애인부모 동료상담사의 현장상담 활동경험에 관한 질적 사례연구 (A Case Study on Parents Peer Counselor's for the Disabled Experiences in Field Counseling)

  • 최하나;정종화;김은재
    • 재활복지
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    • 제22권2호
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    • pp.127-159
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 장애인상담현장의 장애인부모동료상담서비스 활성화를 위한 제도개선 방안 및 시스템구축을 위한 기초자료를 제시하기 위하여 장애인부모 동료상담사들의 현장상담경험을 Yin (2009)의 질적 사례연구방법을 활용하여 수행하였다. 이를 위하여 장애인부모 동료상담사 10명을 대상으로 FGI와 개별심층면담을 실시하여 자료를 수집하고 분석했다. 연구결과, 총 87개의 압축개념, 17개의 핵심범주를 도출하였는데 장애인부모동료상담 참여 동기 및 상담효과는 "동병상련의 마음으로 두드림", "조명 받지 못하던 존재에서 희망을 주는 존재로의 전환", "장애인부모들이 만드는 또 다른 사회보험이자 사회안전망" 등으로 나타났다. 장애인부모동료상담활성화 장애요인은 "상담현장의 입지확보 및 위상정립의 문제", "홍보부족으로 인지도가 낮아 내담자 발굴이 어려움" 등으로 나타났으며, 장애인부모동료상담 활성화를 위한 전략은 "현장의 입지확보와 전문가로써의 위상 재정립", "정부의 정책적인 보완과 지원이 필요함", "정규직 전환으로 일자리 창출을 기대함"이 제시되었다.