• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.9-10
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• 2012

이진 특징 기술자는 실수 벡터 형태의 특징 기술자보다 빠르게 특징점 추출 및 정합이 가능하고 메모리 공간도 적게 차지하는 장점이 있다. 하지만, 특징점의 수가 많아질수록 정합에 많은 시간이 소요되므로 실시간 처리가 중요한 객체 추적에 적용하기 위해서는 정합의 고속화 방법에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 이진 특징 기술자의 군집화를 통한 특징점의 고속 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 k-means 군집화 알고리즘을 기반으로 정합을 위한 기술자 탐색을 효과적으로 수행함으로써 군집화를 사용하지 않는 기존의 정합 방법에 비해 빠르면서도 높은 정확도를 유지한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.6
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• pp.91-99
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• 2018

Sketch-based 3D object retrieval is a convenient way to search for various 3D data using human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a new method of using Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for sketch-based 3D object search. Specifically, Wasserstein center loss is a method of learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. To do this, the proposed 3D object retrieval is performed as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we learn the features of the extracted 3D object and the features of the sketch using the proposed Wasserstein center loss. In order to demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluated two sets of benchmark data sets, SHREC 13 and SHREC 14, and the proposed method shows better performance in all conventional metrics compared to the state of the art methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.443-445
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• 1998

스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.1
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• pp.83-90
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• 2010

Cancelable biometrics is a robust and secure biometric recognition method using revocable biometric template in order to prevent possible compromisation of the original biometric data. In this paper, we present a new cancelable bits extraction method for the facial data. We use our previous cancelable feature template for the bits extraction. The adopted cancelable template is generated from two different original face feature vectors extracted from two different appearance-based approaches. Each element of feature vectors is re-ordered, and the scrambled features are added. With the added feature, biometric bits string is extracted using helper data based method. In this technique, helper data is generated using statistical property of the added feature vector, which can be easily replaced with straightforward revocation. Because, the helper data only utilizes partial information of the added feature, our proposed method is a more secure method than our previous one. The proposed method utilizes the helper data to reduce feature variance within the same individual and increase the distinctiveness of bit strings of different individuals for good recognition performance. For a security evaluation of our proposed method, a scenario in which the system is compromised by an adversary is also considered. In our experiments, we analyze the proposed method with respect to performance and security using the extended YALEB face database

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.817-820
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• 2004

우편물을 배달하기 위해서 집배원은 오전 시간의 대부분을 이용하여 배달 경로에 따라 우편물을 정렬한다. 우리나라의 자동화 시스템은 순로구분의 전단계까지만 수행하는데 그치고 있으나 외국의 순로 구분 자동화 시스템은 바코드나 사용자 태그를 이용하여 순로구분을 수행한다. 본 논문에서는 영상 기반특징과 인식 기반 특징인 Virtual ID 사용을 위한 우편 영상 검증의 과정으로 처리 속도를 향상 시킬 수 있도록 유사한 영상 혹은 동일 DM 발송 우편 영상을 추출해 내는 2가지 방법을 제안한다. 첫째는 영상 기반 특징을 추출하여 신경망을 사용하고, 두 번째는 우편 영상의 문자열의 Bound Box를 추출하여 이들의 겹침정도를 이용하여 유사성을 판별한다. 실험을 통해 제안한 두가지 방법이 유용함을 입증하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.11
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• pp.427-432
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• 2019

In this paper, we propose three approaches to modeling Android malware. The first method involves human security experts for meticulously selecting feature sets. With the second approach, we choose 300 features with the highest importance among the top 99% features in terms of occurrence rate. The third approach is to combine multiple models and identify malware through weighted voting. In addition, we applied a novel method of eliminating permission information which used to be regarded as a critical factor for distinguishing malware. With our carefully generated feature sets and the weighted voting by the ensemble algorithm, we were able to reach the highest malware detection accuracy of 97.8%. We also verified that discarding the permission information lead to the improvement in terms of false positive and false negative rates.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.4
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• pp.309-316
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• 2010

This paper introduces a new model based method for facial expression recognition that uses facial grid angles as feature space. In order to be able to recognize the six main facial expression, proposed method uses a grid approach and therefore it establishes a new feature space based on the angles that each gird's edge and vertex form. The way taken in the paper is robust against several affine transformations such as translation, rotation, and scaling which in other approaches are considered very harmful in the overall accuracy of a facial expression recognition algorithm. Also, this paper demonstrates the process that the feature space is created using angles and how a selection process of feature subset within this space is applied with Wrapper approach. Selected features are classified by SVM, 3-NN classifier and classification results are validated with two-tier cross validation. Proposed method shows 94% classification result and feature selection algorithm improves results by up to 10% over the full set of feature.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.3
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• pp.44-52
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• 2002

In this paper, we present an analytical method for decision boundary feature extraction for neural networks. It has been shown that all the features necessary to achieve the same classification accuracy xxxas in the original space can be obtained from the vectors normal to decision boundaries. However, the vector normal to the decision boundary of a neural network has been calculated numerically using a gradient approximation. This process is time-consuming and the normal vector may be inaccurately estimated. In this paper, we propose a method to improve the performance of the previous decision boundary feature extraction for neural networks by accurately calculating the normal vector When the normal vectors are computed analytically, it is possible to reduce the processing time significantly and improve the performance of the previous implementation that employs numerical approximation.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.430-433
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• 2002

본 논문에서는 얼굴인식을 위해 기존의 Fisherfaces와 퍼지개념을 도입한 퍼지 기반 Fisherfaces 방법을 제안한다. 기존의 얼굴인식 방법들은 학습영상에 해당되는 각 특징벡터에 대해 특정한 클래스를 할당하지만, 이와는 달리 제안된 방법은 각 특징벡터에 대해 퍼지 값으로 된 클래스 소속도를 부여하여 조명의 방향, 얼굴표정과 같은 큰 변화에 민감하지 않으면서도 닮은 얼굴 영상으로 인해 생기는 오분류(misclassification)의 문제점을 해결하고자 한다. 따라서, 본 논문에서는 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이터 베이스에 대해 적용하여 이전의 연구인 Eigenfaces와 Fisherfaces보다 더 좋은 인식성능을 보이고자 한다.