• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.505-508
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• 2005

기존의 생체 특징은 얼굴, 지문, 홍채등을 이용하여 출입 관리 및 제어등과 같은 인증(verification)등에 주로 적용되어 왔다. 그러나 얼굴과 같은 생체 특징들은 신체의 주요 장기 부분과 밀접한 관계가 있어 이를 이용하여 한방에서는 신체의 질병을 자동 진단하는데 사용하고 있고(망진 : 望診)도한 사상 의학에서 사상 체질 분류를 위해 사용되고 있다. 또한 향후 초고령화 사회르 맞아 UNS등의 핵심 기술이 될 것 으로 여겨진다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴내 특징 추출에 의해 자동으로 사상 체질을 분류할수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 특히 이는 망진에도 폭넓게 이용 가능한 기술이 될 수 있기 때문에 한방 의료 진단 기기 개발에 가장 중요한 핵심 기술이 되리라 여겨진다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.

• 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.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.2 no.3
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• pp.79-86
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• 2009

This study proposed a method of detecting the facial area by calculating Euclidian distances among skin color elements and extracting the characteristics of the face. The proposed algorithm is composed of light calibration and face detection. The light calibration process performs calibration for the change of light. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. From the extracted facial area candidate, the eyes were detected in space C of color model CMY, and the mouth was detected in space Q of color model YIQ. From the extracted facial area candidate, the facial area was detected based on the knowledge of an ordinary face. When an experiment was conducted with 40 color images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.191-194
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• 2010

최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전 단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 지역적 연결요소 성분 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연결요소 성분은 전역 및 지역적 표준편차를 이용하여 연결성분을 추출하고 추출된 연결성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.33 no.2
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• pp.5-22
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• 1999

The purpose of this study is to improve the ability to select good encyclopedias by analyzing the evaluation points for print encyclopedias. For this purpose, it investigates S evaluating categories suggested in the related literatures, such as purpose & scope, authority, accessibility, writing style and characteristics & cost, and then draws and analyzes in detail the specific evaluation points under each categories. In the process of analysing special emphasis is placed on the theoretical appropriateness to each evaluating points, not simply suggesting another evaluation points.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.3
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• pp.368-377
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• 2011

This paper explains the hardware structure of SURF(Speeded Up Robust Feature) based feature point extractor and its FPGA verification result. SURF algorithm produces novel scale- and rotation-invariant feature point and descriptor which can be used for object recognition, creation of panorama image, 3D Image restoration. But the feature point extraction processing takes approximately 7,200msec for VGA-resolution in embedded environment using ARM11(667Mhz) processor and 128Mbytes DDR memory, hence its real-time operation is not guaranteed. We analyzed integral image memory access pattern which is a key component of SURF algorithm to reduce memory access and memory usage to operate in c real-time. We assure feature extraction that using a Vertex-5 FPGA gives 60frame/sec of VGA image at 100Mhz.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.373-376
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• 2011

얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.73-82
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• 2009

This paper proposes a variance recovery method for character strokes that can be missed in applying the previously proposed color variance approach in text detection of natural scene images. The previous method has a shortcoming of missing the color variance due to the fixed length of horizontal and vertical windows of variance detection when the character strokes are thick or long. Thus, this paper proposes a variance recovery method by using geometric information of bounding boxes of connected components and heuristic knowledge. We have tested the proposed method using various kinds of document-style and natural scene images such as billboards, signboards, etc captured by digital cameras and mobile-phone cameras. And we showed the improved text detection accuracy even in the images of containing large characters.