• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.986-988
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• 2022

본 연구는 전기전자기기를 비접촉 ON/OFF제어와 기기의 수명연장을 개선 시키기위해 전기전자기기에 다용도로 활용되는 제어컨트롤러 모듈인 PLC(Programmable Logic Controller)의 입력측에 마이크로컨트롤러와 AI 비젼카메라를 설치하여, 비접촉 ON/OFF 제어에 관한 아이디어 제시하고, 이를 기반으로 구현하였다. 구현 결과 단순 I,O 신호에 의한 제어와는 다르게 이미지 인식을 구체적으로 구분하여 센싱하고, 다양한 인식 구분을 위해 머신러닝 기반으로 AI 비젼카메라를 학습시킨 결과 물체 및 색깔 구분에 따라서 전기전자기기를 제어 할 수 있었으며, 접촉이 아닌 비접촉 ON/OFF 제어가 간단하게 구현되어, 전기전자기기 수명연장도 기대 할 수 있게 되었다..

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.701-704
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• 2006

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.85-87
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• 2022

최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.433-436
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• 2021

사물 인식이란 컴퓨터에 입력되는 이미지에서 사용자가 정의한 사물들을 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 인식하는 과정으로, 사물 인식을 이용하면 컴퓨터가 카메라를 통하여 입력되는 이미지에서 장애물 등 특정 사물의 인식 결과를 사용자에게 알려줄 수 있다. 본 논문에서는 YOLO 사물 인식 알고리즘을 이용하여 시각장애인에게 전방의 장애물을 인식하여 알려줄 수 있는 기술을 제시한다. 해당 기술은 실용성을 고려하여 모바일 환경에서 이용할 수 있으며, 서버와의 연동을 통해 실시간으로 사용자에게 사물 인식의 결과를 알려줄 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.781-784
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• 2017

Face recognition systems are characterized by low invasiveness of acquisition, and increasingly better reliability. Such systems may not be applied effectively, when the images are in low resolution (LR) as in the case that photos are taken from long distances, typically public surveillance. In theory, the high resolution (HR) image reconstructed from an LR face image, applying a super resolution (SR) method, can be used for face recognition. However, existing face SR algorithms may not give satisfactory results in face recognition. This article investigates the very low resolution face recognition problem and introduces a partial differential equation (PDE)-based SR method for a face recognition system of convolutional neural network (CNN).

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1037-1043
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• 2006

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 오피스 환경에서 가장 직관적인 HCI 수단인 손 제스처를 사용하여 대형 스크린 상의 응용 프로그램들을 쉽게 제어할 수 있는 시스템을 제안한다. 손 제스처는 손 영역의 정보, 손 중심점의 위치 변화값과 손가락 형상을 이용하여 시스템 제어에 필요한 종류들을 미리 정의해 둔다. 먼저 효율적으로 손 영역 획득을 위해 적외선 카메라를 사용하여 연속된 영상을 획득한다. 획득된 영상 프레임으로부터 구조적 템플레이트 매칭 방법을 사용하여 손의 중심(centroid) 및 손가락끝(fingertip)을 검출한다. 인식과정에서는 양손의 Euclidean distance와 손가락 형상 정보를 이용하여 미리 정의된 제스처와 비교하여 인식을 행한다. 본 논문에서 제안한 비전 기반 hand gesture 제어 시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 이해하는데 많은 이점을 제공할 수 있다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.486-487
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• 2012

본 논문에서는 차량 내에 설치된 카메라를 이용하여 전방차량을 인식하는 FCW(Forward Collision Warning)시스템에서 주행 중인 전방 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 전방 차량의 후보 영역을 검출하기 위해 Haar-Adaboost를 이용하였으며 검색된 차량 후보 영역 내의 에지 정보를 이용하여 차량 후보 영역을 필터링하였다. 필터링된 차량 영역은 영역기반과 Kalman 예측치를 이용하여 차량을 추적하는 방법으로 차량 검색기가 차량 영역을 검색하지 못하는 경우 Kalman 예측치를 통해 차량 후보 영역을 예측하고 예측된 차량 영역을 검증함으로써 효율적인 전방 차량 인식이 가능하였다. 본 제안 방법을 실험한 결과 이전 프레임에서 추적되던 차량 후보 영역이 현재 프레임에서 Haar-Adaboost가 차량 후보 영역을 검색하지 못하는 경우에 영역기반과 Kalman 예측치를 통하여 현재 프레임에서 전방차량을 연속적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 제안 방법은 영상을 이용한 FCW 시스템에 사용될 수 있을것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.244-247
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• 2018

본 논문에서는 시니어를 위한 라이프 데이터 수집 및 행동분석 프레임 워크를 설명하고, 이의 부분적 구현을 자세히 설명한다. 본 연구는 시니어를 위한 라이프 데이터를 바탕으로 보호자가 없는 시니어를 보살핌과 동시에, 보호자가 미처 인지하지 못하는 시니어의 비정상적인 상태를 분석하여 판단하는 시스템을 연구한다. 먼저, 시니어가 시간을 많이 소요하는 TV 앞 상황을 가정하고, 방영되는 TV 콘텐츠와 TV 카메라를 이용한 시니어의 영상/음성 정보로 이상상태와 감정상태, TV 콘텐츠에 대한 반응과 반응속도를 체크한다. 구체적으로는 딥 러닝 기반의 API 와 멀티미디어 데이터 분석에서 사용되는 오픈 패키지를 바탕으로, 영상/음성의 키 프레임을 추출하여 감정 및 분위기를 분석하고 시니어의 얼굴 표정 인식, 행동 인식, 음성 인식을 수행한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.401-404
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• 2010

고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.1-6
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• 2014

In this study, we propose optimized RBFNNs based on night vision face recognition simulator with the aid of $(2D)^2$ PCA algorithm. It is difficult to obtain the night image for performing face recognition due to low brightness in case of image acquired through CCD camera at night. For this reason, a night vision camera is used to get images at night. Ada-Boost algorithm is also used for the detection of face images on both face and non-face image area. And the minimization of distortion phenomenon of the images is carried out by using the histogram equalization. These high-dimensional images are reduced to low-dimensional images by using $(2D)^2$ PCA algorithm. Face recognition is performed through polynomial-based RBFNNs classifier, and the essential design parameters of the classifiers are optimized by means of Differential Evolution(DE). The performance evaluation of the optimized RBFNNs based on $(2D)^2$ PCA is carried out with the aid of night vision face recognition system and IC&CI Lab data.