• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.761-766
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• 2007

이 논문에서는 커널 Edge Map 방식의 얼굴의 특징점을 검출하는 방법과 Adaboost를 이용한 얼굴의 특징점을 검출하는 방법을 이용하여 좀 더 강인한 얼굴의 특징점을 검출해 낸다. 커널 Edge Map을 이용한 방법은 기존의 10개의 커널을 이용하여 검출된 Edge를 이용하지 않고 좀 더 빠르게 검출해내기 위해 2개의 커널을 이용하여 얼굴의 특징점을 검출해 낸다. 이렇게 만들어진 얼굴의 특징점 후보군들에서 Adaboost를 이용하여 좀 더 정확하고 빠른 특징점을 찾을 수 있게 된다. Adaboost를 이용한 방법은 각각의 특징점들을 오프라인 상에서 학습을 하고 실시간으로 특징점을 검출하는 방법을 사용하였다. Edge를 이용한 방법으로 이미지의 전처리를 하여 후보군을 찾고 그 후보군과 Adaboost를 이용한 후보군들의 조합으로 인해 좀 더 강인하게 얼굴의 특징점을 찾을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.313-314
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• 2019

본 논문에서는 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 ultrasound image에서 특징점을 검출하는 것과 object dectection을 위한 keypoints가 object에 올바르게 위치하는지를 검증하는 실험을 진행한다. 특징점 검출을 위한 알고리즘으로는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)과 Harris corner detection 을 적용하여 검증한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.1-10
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• 2007

In this paper, we propose a face recognition system using AAM and Gabor feature vectors. EBGM, which is prominent among face recognition algorithms employing Gabor feature vectors, requires localization of facial feature points where Gabor feature vectors are extracted. However, localization of facial feature points employed in EBGM is based on Gator jet similarity and is sensitive to initial points. Wrong localization of facial feature points affects face recognition rate. AAM is known to be successfully applied to localization of facial feature points. In this paper, we propose a facial feature point localization method which first roughly estimate facial feature points using AAM and refine facial feature points using Gabor jet similarity-based localization method with initial points set by the facial feature points estimated from AAM, and propose a face recognition system based on the proposed localization method. It is verified through experiments that the proposed face recognition system using the combined localization performs better than the conventional face recognition system using the Gabor similarity-based localization only like EBGM.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.9
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• pp.2412-2420
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• 1997

An algorithm for detecting dominant points on a digital contour is proposed. The algorithm detects the dominant points from the given contour with the given number of points as a constraint condition. on the basis of the principle of the top-down approach. The dominant points are detected by minimizing the object function that presents the similarity between the given contour and the approximated polygon drawn by connecting the dominant points of candicate. The penalty multiplier method is applied to minimize the augmented Lagrangean function which is made by adding the penalty of the constraint condition to the object function. On the minimization, a local searching method by the partial problem division is considered, and it is clarified that the reasonable solution is obtained by the method. The proposed algorithm has a merit that the dominant points can be detected exactly and stably even for the digital contour composed of multiple-scale features and the similar contours, because it detects them on considering the property of a whole figure of the given contour. It is confirmed that the proposed algorithm is more excellent than other previously proposed algorithms by the comparison and the evaluation through the experiment on suing typical digital curves.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.79-82
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• 2012

컴퓨터 비전에서 영상 매칭 기술은 다양한 분야에 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 강인한 영상 매칭을 위해서는 정확하고 독특한 특징점을 검출하는 과정이 중요하다. 기존의 SIFT나 SURF 등 영상 매칭 알고리즘은 등방성 가우시안 필터링을 사용한 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 이러한 기존의 특징점 검출 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 모호하게 만들어 정확한 특징점 검출을 어렵게 만들고 영상 매칭의 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘의 강인한 특징점 검출을 위하여 양방향 필터링을 사용하여 스케일 공간 생성을 제안한다. 이러한 스케일 공간 생성 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 보존해 줌으로서 강인한 특징점 검출을 가능하게 하여 영상 매칭 성능을 향상시킨다. 특히 왜곡이 존재하는 영상들의 매칭에서 제안하는 특징점 검출 방법이 적용된 SIFT 알고리즘은 기존의 SIFT 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 결과를 보여준다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.7
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• pp.123-128
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• 2012

In this paper, we propose a landmark-detection system of object for more accurate object recognition. The landmark-detection system of object becomes divided into a learning stage and a detection stage. A learning stage is created an interest-region model to set up a search region of each landmark as pre-information necessary for a detection stage and is created a detector by each landmark to detect a landmark in a search region. A detection stage sets up a search region of each landmark in an input image with an interest-region model created in the learning stage. The proposed system uses Fast Fourier Transform to detect landmark, because the landmark-detection is fast. In addition, the system fails to track objects less likely. After we developed the proposed method was applied to environment video. As a result, the system that you want to track objects moving at an irregular rate, even if it was found that stable tracking. The experimental results show that the proposed approach can achieve superior performance using various data sets to previously methods.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.6
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• pp.769-776
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• 2014

It is necessary to detect the feature points existing simultaneously in both images and then find the corresponding relationship between the detected feature points. We propose a new feature detector based on geometric mean of two eigenvalues of gradient matrix which is able to measure the change of pixel intensities. The corner response of the proposed detector is proportional to the geometric mean and also the difference of two eigenvalues in the case of same geometric mean. We analyzed the localization error of the feature detection using aerial image and artificial image with various types of corners. The localization error of the proposed detector was smaller than that of the typical corner detector, Harris detector.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1826-1829
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• 2015

본 연구는 측정된 심전도와 광용적맥파의 박동특징점을 무결하게 검출하기 위한 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 생체신호 계측기에서 측정된 생체신호 데이터를 자동 및 수동으로 분석하여 박동특징점의 시간 및 값 정보를 추출 및 저장하는 프로그램으로, 측정된 파형 및 검출된 특징점 위치, 인접한 특징점간 시간 간격을 시각적으로 전달할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 포함한다. 개발된 프로그램은 기존 연구에서 제시된 심박동, 맥파의 박동 특징점 거출 알고리즘을 사용하여 최초 검출을 수행하고, GUI와 연동되는 컨텍스트 메뉴를 통해 오검출 또는 미검출 정보를 효율적으로 수정할 수 있도록 함으로 비전문가에 의한 쉽고 효율적인 사용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.887-890
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• 2004

임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.