• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1-9
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• 2008

일반적으로 얼굴 추적 시 움직임에 강건한 Lucas-Kanade 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 얼굴이 회전되었을 경우, 정확한 얼굴 영역 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Lucas-Kanade 추적 방법에 평가함수를 도입하여 회전에 강건한 자동 얼굴 영역 검출 및 추적 방법을 제안하였다. 얼굴영역은 색상정보를 이용하여 자동으로 추출하였으며, Harris 코너 추출 알고리즘으로 특징점을 추출하였다. 폐색된 특징점을 구분하기위하여 특징점마다 기존 특징점과 새로운 특징점과의 차이 값을 계산한다. 만약, 특징점이 폐색되었을 경우, 잡음을 제거하기 위하여 제거하며 특징점의 개수가 일정 임계값 이하일 경우, 얼굴 영역을 다시 검출하였다. 실험결과를 통하여 얼굴 영역이 회전되었을 경우, 기존의 Lucas-Kanade 추적 방법보다 더 좋은 결과를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.514-522
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• 2003

본 논문에서는 다수의 특징과 이진 분류 트리를 이용하여 장면 전환점(shot change)을 검출하는 향상된 방식을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 본 논문에서는 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 그리고 장면 전환점의 분류를 위해서는 이진 분류 트리(binary classification tree)를 이용한다. 이 분류 결과에 따라 장면 전환점 검출에 사용될 중요한 특징들을 선별하고, 각 특징들의 최적 임계값을 구한다. 또한, 분류 성능을 확인하기 위해 교차검증(cross-validation)과 드롭 케이스(drop-case)를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 기법이 단일 특징들만을 사용한 기존의 방법들 보다 El(Evaluated Index, 성능평가지수)에서 평균 2%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.750-753
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• 2012

본 논문은 얼굴에서 왼쪽 눈, 오른쪽 눈, 입, 코의 위치를 검출하고 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITterations) 알고리즘을 이용하여 3차원 객체의 위치와 방향을 알아내는 방법을 제안한다. 왼쪽, 오른쪽 눈을 검출하는 단계에서는 사람의 얼굴에서 눈이 가지는 위상학적 특징과 형태학적 특징을 이용한다. 위상학적 특징을 기반으로 눈의 대략적인 위치를 구하고 형태학적인 특징을 이용하여 눈동자를 검출한다. 4개의 특징점 검출 후 POSTIT를 이용하여 얼굴의 회전 정도를 찾아 눈의 시선 방향을 찾았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.189-192
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• 2005

동영상 데이터가 급증하면서 뉴스 검색과 같은 검색 서비스를 위한 내용 기반의 색인 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따른 최근의 동영상 색인 기술들은 특히 용량이 큰 동영상에서 자동 또는 반자동으로 색인하기 위한 방법들을 소개하고 있으며, 대부분 저수준 특징(low-level feature)들을 이용하여 특정 구간을 검출하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 저수준 특징만을 이용할 경우 고수준 특징(high-level feature)이 나타내는 인지적 측면에서의 동영상 내용을 다룰수 없어, 사용자가 일일이 내용에 따른 구분 작업을 병행해야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 뉴스와 같이 시간적으로 비정규적이지만 내용에 따라 구조를 지니고 있는 동영상에 대해서, 저수준 특징만을 사용하여 고수준 특징을 이용한 것과 같은 성능으로 사용자가 수행해야 하는 작업을 최소화하는 내용 기반 구간 검출 방법에 의한 색인 방법을 제안한다. 특히 저수준 특징을 이용한 프로그램 구간 검출은 빠른 처리 및 효과적인 검출 성능 보이고 있어, 본 논문에서 제안한 비정규 구조 색인 방법이 내용 기반 색인에 매우 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.131-139
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• 2013

본 논문에서는 먼저 심전도 진단을 위한 처리 과정별 관련 연구내용을 살펴본 후 심전도 신호의 리듬 특징을 이용하여 부정맥을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 특징 추출에서는 리듬 구간에 대하여 동일성 및 규칙성 등의 리듬 및 심박 분포에 관련되는 특징을 추출하게 되며, 리듬 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 미리 구축된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하게 된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 리듬 유형에 대한 실험을 통하여 정상 리듬 규칙만으로도 100% 부정맥 검출 성능을 보였으며, 부정맥 리듬 규칙으로는 유형 분류 적용 가능성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.564-572
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• 2019

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 얼굴 특징점 검출 방법의 성능은 크게 향상되었다. 대표적인 얼굴 특징점 검출 방법인 히트맵 회귀 방법은 효율적이고 강력한 방법으로 널리 사용되고 있으나, 단일 네트워크를 통해 특징점 좌표를 즉시 얻을 수 없으며, 히트맵으로부터 특징점 좌표를 결정하는 과정에서 정확도가 손실된다는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 히트맵 회귀 방법에 적분 회귀 방법을 결합할 것을 제안한다. 여러 가지 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 적분 회귀 네트워크가 얼굴 특징점 검출 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.235-240
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• 1994

모음 검출을 통하여 미리 등록한 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하고, 실용화가 가능하도록 처리 방법을 간략화한 텍스트 독립 화자 인식 연구를 진행하였다. 이를 위해서, 화자가 발성한 음성에서 모음을 검출하여 화자인식에 사용하는 방법을 제안하였으며, 인식은 각 화자가 발성한 음성 신호에서 모음을 검출한 다음, 검출된 모음의 29 채널의 주파수 에너지를 퍼지값으로 효현한 후, 퍼지 추론을 적용하여 수행하였다. 실험을 위해 모음 검출 알고리듬을 개발하였으며, 화자인식의 특징 파라메터로 29 채널 주파수 에너지를 제안하였는데, 별도의 코드북 없이 사용이 가능하고, 기존의 파라메터에 비해 인식율이 높으면서도 구성 및 계산이 간단한 특징이 있다. 실험결과, 미리 작성된 표준패턴과 동일한 단어를 사용한 텍스트 의존 화자 인식 실험은 95.5% 인식율을 보였고, 표준 패턴과 다른 종류의 단어를 사용한 텍스트 독립 화자인식 실험은 94.2% 인식율을 보이고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.110-113
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• 2002

통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.330-337
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• 2005

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴 검출 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다 실험 결과 본문에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 얼굴 검출의 정확도를 향상시켰다.