• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.6
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• pp.79-91
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• 2004

Various facial pose detection and recognition has been a difficult problem. The problem is due to the fact that the distribution of various poses in a feature space is mere dispersed and more complicated than that of frontal faces, This thesis proposes a robust pose-expression-invariant face recognition method in order to overcome insufficiency of the existing face recognition system. First, we apply the TSL color model for detecting facial region and estimate the direction of face using facial features. The estimated pose vector is decomposed into X-V-Z axes, Second, the input face is mapped by deformable template using this vectors and 3D CANDIDE face model. Final. the mapped face is transformed to frontal face which appropriates for face recognition by the estimated pose vector. Through the experiments, we come to validate the application of face detection model and the method for estimating facial poses, Moreover, the tests show that recognition rate is greatly boosted through the normalization of the poses and expressions.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.2
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• pp.45-56
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• 2015

In this paper we propose a very rapid moving object tracking method for an object-based auto focus on a smart phone camera. By considering the limit of non-learning approach on low-performance platforms, we use a sliding-window detection technique based on histogram features. By adapting the integral histogram, we solve the problem of the time-consuming histogram computation on each sub-window. For more speed up, we propose a local candidate search, and an adaptive scaling template method. In addition, we propose to apply a stabilization term in the matching function for a stable detection location. In experiments on our dataset, we demonstrated that we achieved a very rapid tracking performance demonstrating over 100 frames per second on a PC environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.41-44
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• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.18 no.6
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• pp.701-709
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• 2015

Image stitching method is a technique for obtaining an high-resolution image by combining two or more images. In X-ray image for clinical diagnosis, the size of the imaging region taken by one shot is limited due to the field-of-view of the equipment. Therefore, in order to obtain a high-resolution image including large regions such as a whole body, the synthesis of multiple X-ray images is required. In this paper, we propose a rapid stitching method of digital X-ray images using template-based registration. The proposed algorithm use principal component analysis(PCA) and k-nearest neighborhood(k-NN) to determine the location of input images before performing a template-based matching. After detecting the overlapping position using template-based matching, we synthesize input images by alpha blending. To improve the computational efficiency, reduced images are used for PCA and k-NN analysis. Experimental results showed that our method was more accurate comparing with the previous method with the improvement of the registration speed. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 2D or 3D multiple images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.523-526
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• 2003

생체정보를 이용한 보안 솔루션이 활발하게 연구되고 있는 가운데, 지문은 가장 널리 사용되고 또한 중점적으로 연구되고 있는 생체특징의 하나로 자리잡았다. 지문인식 시스템에 사용되는 지문 입력기는 광학식, 반도체식 등 다양하나 입력방식은 주로 압착날인식으로 회전식과 달리 손가락 끝을 입력창에 대어 그 순간 접촉된 면의 지문만을 입력받게 된다. 그러므로 입력된 지문영상은 전체지문과 비교했을 때 극히 일부분에 불과하여, 이러한 제한된 영역으로부터 획득된 지문영상들을 비교한다면 비록 동일 지문이라 할지라도 획득 위치의 상이함으로 인해 타인 지문으로 오인식할 소지가 있다. 또한 특징점에 기반한 지문인증 알고리즘의 경우에는 두 지문으로부터 추출된 특징점의 위치 및 상태 정보의 신뢰성에 전적으로 의존하게되므로 특징점의 오추출 및 누락이 전체 시스템 성능을 좌우하게된다. 그러므로 가능한한 넓은 영역의 지문을 사용하고 신뢰할 만한 특징 추출 결과를 얻는 것이 에러율을 개선하는데 필수적이라 하겠다. 이에, 본 논문에서는 사용자 등록시 한 지문에서 획득한 복수의 지문영상을 이용하여 정렬 및 정합 과정을 거친 후 지문영상의 영역을 확장하고 해당 지문영상에서 추출된 특징점을 비교하여 유효하지 않은 특징점을 제거하는 과정을 통하여 등록시 저장되는 특징점 템플릿의 신뢰도를 높여주는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결과의 객관성을 확보하기 위하여 FVC 2002에서 제공하는 데이터베이스로 테스트한 결과 2.12%의 EER(Equal Error Rate)을 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.17 no.3
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• pp.364-377
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• 2014

In this paper, we have developed a target recognition algorithm based on a template matching technique using Synthetic Aperture Radar (SAR) images. For efficient computations, Radon transform-based azimuth estimation algorithm was used with the template matching. MSTAR data set was divided into two groups according to the depression angles, which were a train set and a test set. Template data were generated by rotating and cropping chips which were from MSTAR train set using the azimuth estimation algorithm. Then the template matching process between test data and template data was performed under various conditions. Performance variation according to contrast enhancement preprocessing which is scarce in open literature was also presented. The analysis results show that the target recognition algorithm could be useful for the automatic target recognition using SAR images.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.133-139
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• 2004

In this paper. we propose a medical image processing method for detection of periodontal disease by geometric analysis on dental digital radiography. This paper proposes the method of an automatic image alignment and detection of minute changes, to overcome defects in the conventional subtraction radiography by image processing technique, that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region Of Interest) focused on a selection method using the geometric features in target images. Therefore, we use these methods because they give accuracy, consistency and objective information or data to results. In result, easily and visually we can identify minute differences in the affected parts whether they have problems or not, and using application system.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.11-22
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• 2006

Recently face detection has actively been researched due to its wide range of applications, such as personal identification and security systems. In this paper, a new face detection method based on the distribution map is proposed. Face-like regions are first extracted by applying the skin color map with the frequency to a color image and then, possible eye regions are determined by using the pupil color distribution map within the face-like regions. This enables the reduction of space for finding facial features. Eye candidates are detected by means of a template matching method using weighted window, which utilizes the correlation values of the luminance component and chrominance components as feature vectors. Finally, a cost function for mouth detection and location information between the facial features are applied to each pair of the eye candidates for face detection. Experimental results show that the proposed method can achieve a high performance.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1997 no.11
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• pp.55-58
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• 1997

In this paper, we study a signal processing method which extracts each MUAP(motor unit action potential) from EMG(Electromyogram) interference pattern or clinical diagnostic purposes. First of all, differential digital filtering is selected or eliminating the spike components of the MUAP's from the background noise. And, the algorithm identifies the spikes over the certanin threshold by template matching in frequency domain. After missing or false firing actor is cut off at the IPI(inter pulse interval) histogram, we averages the MUAP waveforms from the raw signal using the identified spikes as triggers, and Finally, measures their amplitudes, durations, and numbers of phases. Specially, We introduce algorithm performed by template matching in the frequency domain. A typical 3-s signal recorded from the biceps brachii muscle using a conventional needle electrode during a isometric contraction is used. Finally, the method decomposed five simultaneous active MUAP's from original EMG signal.