• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.32-34
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• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-10
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• 2007

본 논문에서는 AAM(Active Appearance Model)과 가버 특징 벡터를 이용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용하는 대표적인 얼굴 인식 알고리즘인 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)은 가버 특징 벡터를 추출하기 위해 얼굴 특징점들의 검출을 필요로 한다. 그런데, EBGM에서 사용되는 얼굴 특징점 검출 방법은 가버젯 유사도에 기반하는데 이는 초기점에 민감하다. 잘못된 특징점 검출은 얼굴 인식에 영향을 미친다. AAM은 얼굴 특징점 검출에 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 AAM으로 얼굴 특징점들을 대략적으로 추정하고 추정된 특징점들을 초기점으로 하여 가버젯 유사도 기반 특징점 검출방법으로 특징점 검출을 정교화하는 얼굴 특징점 검출 방법과 이에 기반한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 실험을 통해 제안된 특징점 검출 방법을 사용한 얼굴 인식 시스템이 EBGM과 같이 기존 가버젯 유사도만의 얼굴 특징점 검출을 이용한 얼굴 인식 시스템보다 더 나은 성능 개선을 보임을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.484-487
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• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴영상에서 피부색상 정보를 이용하여 얼굴을 검출하고 얼굴특징자인 눈, 코, 입의 얼굴특징 벡터를 추출한 후, 벡터들로부터 특징 평가함수를 적용하여 개인의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 논문에서는 입력 영상에서 대하여 얼굴 피부색의 정보와 명암도 정보를 동시에 사용하여 얼굴영역을 검출한 후, 검출한 얼굴 영역에서 특징점인 눈, 코, 입 등을 추출한 다음, 각 특징 점들에 대한 기하학적 위치특성과 상관성을 이용한 얼굴특징 평가함수를 구성하였다. 제안한 알고리즘으로 230 장의 얼굴영상에 대하여 실험에 적용한 결과 얼굴검출 효율과 인식 성능을 개선할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문에서는 간단한 사각형 특징과 계층적 분류기를 이용하여 실시간으로 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 다섯 가지 형태의 기본적인 특징 모델을 바탕으로 20*20 크기의 훈련 영상에 적용하여 많은 초기 특징 집합을 구성하였다. AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 학습을 통하여 초기 특징 집합 중에서 얼굴 검출하는데 강인한 집합들만을 선택하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 실제 실험에서 90% 이상의 높은 검출율을 확인하였고 초당 10프레임의 실시간 검출에도 성공하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.814-816
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿을 이용한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 얼굴 검출을 위해 다섯 종류의 간단한 웨이블릿을 사용하여 특징을 추출하였고 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 계층적 분류기를 통하여 추출된 특징들 중에서 얼굴을 검출하는데 강인한 특징들만을 모았다. 이렇게 만들어진 특징집합들을 이용하여 입력받은 영상에서 초당 20프레임의 실시간으로 얼굴을 검출하였고 영상에서 얼굴 위치와 Pan-Tilt 카메라 위치를 계산하여 실시간으로 움직임을 추적하는데 성공하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.345-350
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• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.123-128
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• 2012

본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.