• Title/Summary/Keyword: 특징 생성

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The Creation of Orthogonal Coordinate and The Extraction of the Singular Point for Fingerprint Matching (지문 정합을 위한 특이점 추출과 직교 좌표 생성)

  • 최진호;나호준;김창수
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.314-317
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    • 2003
  • 지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 상ㆍ하, 좌ㆍ우 위치 이동에 대한 영향을 최소화 시켜줌으로써 지문 정합의 정확도를 높여준다.

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A Study on Automatic Generation of the Image-Based Environment using Median Vector Filtering (기준 특징 벡터 필터링을 이용한 영상기반 환경의 생성에 관한 연구)

  • 김정훈;윤용인;최종수;김태은
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.99-102
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    • 2001
  • 컴퓨터 기술의 향상과 인터넷의 보급화로 인하여 가상환경의 구현에 대한 관심도 높아지고 있으며 이에 따른 여러 기술들이 제안되고 있다. 본 논문은 간단한 영상취득장치로 얻은 몇 장의 영상으로 영상 기반 환경을 자동으로 생성하는 방법에 대해 논한다. 특히, 취득한 영상간의 카메라 회전 성분에 강건한 기준 특징 벡터 필터링 방법을 제안하며 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.

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Individual 3D facial avatar synthesis using elastic matching of facial mesh and image (얼굴 메쉬와 이미지의 동적 매칭을 이용한 개인 아바타의 3차원 얼굴 합성)

  • 강명진;김창헌
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.600-602
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    • 1998
  • 본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.

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A Study On Project ivy image General ion And Dominant Points (투영영상 생성과 특징점에 관한 연구)

  • 이영재;박영태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.406-408
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    • 2001
  • 기본적인 투영기법인 평행투영, 원근투영 기법과 Octree 모델을 사용하여 임의의 시각방향에서 모델의 2차원 투영영상을 생성하고 노드표면을 시각방향으로 평행 투영하여 이들 벡터의 곱의 절대값을 사용하여 2차원 투영영상을 Pseudo gray로 표현해 본다. 또한 평행투영과 원근투영 하에서 2차원상의 모델에서 3차원 모델의 특징점을 찾을 수 있는 기법을 제안하고 두 개의 모델 영상에 적용해 증명해 보았다. 이 기법은 3차원 물체 인식에 중요한 정보로 유용하게 사용 될 수 있다.

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Anomaly Intrusion Detection based on Clustering in Network Environment (클러스터링 기법을 활용한 네트워크 비정상행위 탐지)

  • 오상현;이원석
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2003.12a
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    • pp.179-184
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    • 2003
  • 컴퓨터를 통한 침입을 탐지하기 위해서 많은 연구들이 오용탐지 기법을 개발하였다. 최근에는 오용 탐지 기법을 개선하기 위해서 비정상행위 탐지 기법에 관련된 연구들이 진행중이다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 응용한 새로운 네트워크 비정상행위 탐지 기법을 제안한다. 이를 위해서 정상 행위를 다양한 각도에서 분석될 수 있도록 네트워크 로그로부터 여러 특징들을 추출하고 각 특징에 대해서 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정상행위 패턴을 생성한다. 제안된 방법에서는 정상행위 패턴 즉 클러스터를 축약된 프로파일로 생성하는 방법을 제시하며 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 DARPA에서 수집된 네트워크 로그를 이용하였다.

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Facial Feature Localization from 3D Face Image using Adjacent Depth Differences (인접 부위의 깊이 차를 이용한 3차원 얼굴 영상의 특징 추출)

  • 김익동;심재창
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.31 no.5
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    • pp.617-624
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    • 2004
  • This paper describes a new facial feature localization method that uses Adjacent Depth Differences(ADD) in 3D facial surface. In general, human recognize the extent of deepness or shallowness of region relatively, in depth, by comparing the neighboring depth information among regions of an object. The larger the depth difference between regions shows, the easier one can recognize each region. Using this principal, facial feature extraction will be easier, more reliable and speedy. 3D range images are used as input images. And ADD are obtained by differencing two range values, which are separated at a distance coordinate, both in horizontal and vertical directions. ADD and input image are analyzed to extract facial features, then localized a nose region, which is the most prominent feature in 3D facial surface, effectively and accurately.

Extraction of Feature Curves from Unorganized Points (연결 정보가 없는 포인트 데이타로부터 특징선 추출 알고리즘)

  • Kim, Soo-Kyun;Kim, Sun-Jung;Kim, Chang-Hun
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.33 no.10
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    • pp.768-776
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    • 2006
  • Given an unstructured point set, we use an MLS (melting least-squares) approximation to estimate the local curvatures and their derivatives at a point by means of an approximation surface Then, we compute neighbor information using a Delaunay tessellation. feature points can then be detected as zero-crossings, and connected using curvature directions. Also this approach has a fast computation time than previous methods, which based on triangle meshes. We demonstrate our method on several large point-sampled models, rendered by point-splatting, on which the feature lines are rendered with line width determined from curvatures.

3D Object Modeling and Feature Points using Octree Model (8진트리 모델을 사용한 3D 물체 모델링과 특징점)

  • 이영재
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.5 no.5
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    • pp.599-607
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    • 2002
  • The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, nay be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition and other applications. We present 2D projected image and made pseudo gray image of object using octree model and multi level boundary search algorithm. We present algorithm for finding feature points of 2D and 3D image and finding matched points using geometric transformation. The algorithm is made of data base, it will be widely applied to 3D object modeling and efficient feature points application for basic 3D object research.

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Face Detection Using Multiple Filters and Hybrid Neural Networks (다중 필터와 복합형 신경망을 이용한 얼굴 검출 기법)

  • Cho, Il-Gook;Park, Hyun-Jung;Kim, Ho-Joon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.191-194
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    • 2005
  • 본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

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A Virtual Makeup Program Using Facial Feature Area Extraction Based on Active Shape Model and Modified Alpha Blending (ASM 기반의 얼굴 특징 영역 추출 및 변형된 알파 블렌딩을 이용한 가상 메이크업 프로그램)

  • Koo, Ja-Myoung;Cho, Tai-Hoon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.14 no.8
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    • pp.1827-1835
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    • 2010
  • In this paper, facial feature areas in user picture are created by facial feature points extracted by ASM(Active Shape Model). In a existing virtual make-up application, users manually select a few features that are exactly. Users are uncomfortable with this method. We propose a virtual makeup application using ASM that does not require user input. In order to express a natural makeup, the modified alpha blendings for each cosmetic are used to blend skin color with cosmetic color. The Virtual makeup application was implemented to apply Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner and Eye Shadow.