• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.317-318
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• 2020

언택트 문화가 활성화되면서 다양한 업체에서 홈트레이닝 어플리케이션이 출시되고 있다. 많은 어플리케이션이 관절 특징점 검출 기능을 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하지만, 자체 컨텐츠만 사용가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 본 작품에서는 딥러닝 기반의 관절 특징점 검출기 및 특징 추출기를 결합하여 실시간 자세 유사도 측정기를 구현하였다. 목표영상 및 사용자의 관절 위치를 파악함과 동시에 관절 위치 정보에 대한 특징을 추출하여 자세 유사도를 실시간으로 점수화해 사용자에게 제공한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.393-396
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• 2000

본 논문에서는 영상의 화소값으로부터 추출된 유사 특징점(quasi-feature point)을 이용한 이미지 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 유사 특징점의 선택은 전역 정합(global matching)의 결과로부터 중첩된 영역을 4개의 부영역(sub-area)으로 분할하고, 각각의 분할된 부 영역에서 국부 분산(local variance)의 크기가 큰 블록을 선정, 이 블록의 중심 화소를 유사 특징점으로 선택한다. 유사 특징점에 대한 정합은 카메라 이동에 따른 왜곡(distortion)과 조명의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘(block matching algorithm)을 이용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.607-610
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• 2003

지문 정합을 할 때 특징점 사이의 거리와 각도가 유사한 순서대로 있는가를 비교하는 알고리즘을 제안한다. 한 점에서 가장 가까운 특징점을 찾고 다시 찾은 점에서 가장 가까운 특징점을 찾는데 이러한 세 개의 특징점들 사이의 거리와 끼인 각도를 기본 요소로 하여 이들의 순차를 특징점 배치도로 정의하여 등록지문에도 유사한 순차가 있는지를 검사한다. 정합 시에 특징점 사이의 거리, 각도 순차가 있는가를 검사하기 때문에 중심점을 찾지 않아도 되며 지문의 이동, 회전에 영향을 받지 않는다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.9
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• pp.1057-1066
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• 2013

Personal verification using finger-knuckle-print(FKP) uses lines and creases at the finger-knuckle area, so the orientation information of texture is an important feature. In this paper, we propose an effective FKP verification method which extracts keypoints using SIFT algorithm and matches the keypoints by vector similarity. The vector is defined as a direction vector which connects a keypoint extracted from a query image and a corresponding keypoint extracted from a reference image. Since the direction vector is created by a pair of local keypoints, the direction vector itself represents only a local feature. However, it has an advantage of expanding a local feature to a global feature by comparing the vector similarity among vectors in two images. The experimental results show that the proposed method is superior to the previous methods based on orientation codes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.283-286
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• 2006

내용기반의 이미지 검색방법은 객체의 내부의 정보를 이용한 검색방법으로 색상, 모양, 질감과 같은 특징을 사용한다. 이러한 특징 중에 모양은 검색에 사용될 수 있는 점을 추출하여 유사도 계산에 사용한다. 유사도 계산은 점의 개수가 증가할수록 검색의 응답시간도 함께 증가한다는 문제점이 있다. 본 논문은 응답시간 향상을 위하여 특징점들에 대한 그리드 기반의 유사도 매칭 기법을 제안한다. 그리드 기반의 유사도 매칭 기법은 점들을 그리드로 나누어 검색의 범위를 좁힘으로써 매칭하는 횟수를 줄이는 방법이다. 특징점으로 사용된 점들은 이미지의 선으로부터 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘으로 추출하였으며, 특징 점들간의 거리값의 합을 유사도로 계산하였다. 실험에서는 400여개의 식물 잎 이미지로부터 점들을 추출하여 검색 시간을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.373-375
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• 2001

본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.613-615
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• 2002

특징점 기반의 지문 정합 시스템은 동일 특징점의 검색을 통하여, 주어진 두 지문의 동일 여부를 결정하는 것을 목적으로 하고 있다. 정합과정의 검색 단계에서 동일 특징점으로 결정된 두 특징점간 거리 및 각도차의 분포를 확률적으로 모델링함으로써, 검색된 동일 특징점의 신뢰도를 높이고자 하였으며 전체적으로 지문 정합시스템의 성능향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 확률기법을 사용한 동일 특징점 유사도 산출 방법과 이를 통한 지문의 동일여부 결정방법을 제시하였으며 구현결과, EER의 경우 2.64%에서 0.78%로 70%의 감소효과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.73-75
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• 2019

360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.