• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.17-22
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• 2006

본 논문은 주어진 얼굴 사진에 대하여 자동으로 얼굴의 특징을 강조한 캐리커쳐 생성 기법을 제안한다. AAM(Active Appearance Model)을 사용하여 트레이닝 이미지의 특징점과 텍스쳐 정보를 유지하고 이것을 이용하여 평균 얼굴의 정보와 함께 주어진 얼굴에 대한 특징점을 찾아낸다. 캐리커쳐 아티스트들의 제안을 바탕으로 특징적인 부분을 과장하기 위한 룰을 정의하고 이를 입력 얼굴의 특징점에 적용하여 과장된 특징점을 얻는다. 마지막으로 주어진 사진에 대하여 좀 더 만화적인 효과를 내기 위해 얼굴 이미지에 카투닝을 적용한 다음 과장된 특징점으로 와핑한다. 이러한 방법으로 사용자의 조작을 최소로 하는 캐리커처 생성을 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.130-132
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• 2004

본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.27-36
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• 2007

가변생체인식(Changeable Biometrics)이란 생체정보의 도난이나 도용 시 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 원 생체정보를 사용하지 않고, 생체정보를 변환하여 변환된 생체정보로 개인을 인증하는 방법이다. 본 논문은 통계적 형상 기반의 얼굴인식(Statistical appearance based face recognition)에 적용될 수 있는 가변얼굴템플릿 생성 방법에 대해 제안한다. 상이한 두 개의 통계적 형상 기반의 얼굴특징 방법을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 정규화 후 각 특징벡터들의 요소의 순서를 재배열 시킨다. 가변얼굴템플릿은 정규화 되고 순서가 재배열된 특징벡터들의 가중 합으로 생성된다. 두 개의 서로 다른 얼굴특징벡터의 가중 합으로 하나의 가변얼굴템플릿을 생성하므로, 가중 합의 방법과 생성된 가변얼굴템플릿을 알더라도 원 얼굴 특징벡터를 복원할 수 없다. 또한, 생성된 가변얼굴템플릿의 도난 시 새로운 가변얼굴템플릿의 생성은 각 벡터의 순서를 재배열시키는 규칙을 변경함으로써 가능하다. 그러므로 제안한 가변얼굴템플릿을 이용하여 개인 인증 시, 개인의 얼굴템플릿을 도난당하더라도 원 얼굴특징정보를 복원 할 수 없고 또한 새로운 가변얼굴템플릿으로 대체 할 수 있어 생체정보의 도난 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해의 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 방법은 AR-face DB를 이용하여 성능과 보안성에 대해 평가하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권6호
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• pp.447-454
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• 2008

본 논문에서는 지문의 특징을 이용한 OTP의 일회용 암호 키를 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구는 잘 알려진 강력한 개인 인증요소인 지문 정보를 이용하여 가변적이고 안전한 일회용 암호 키를 생성하였으며, 또한 제안 기법에 대한 dendrogram을 이용한 지문 특징점의 준동형 그래프간의 가변성 그리고 지문 특징점의 분포를 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.458-460
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• 1998

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.126-131
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• 2002

주어진 문법이 LL 언어를 생성하는가의 문제를 LL 변환 가능성의 관점에서 조사한다. LL 변환 가능 문법을 특징짓기 위해 기존의 방법은 비결정적인(nondeterministic) 복잡한 파서의 생성을 필요로 한다. 이에 기존 방법으로는 LL 언어의 본질에 대한 직관적인 이해가 어렵다. 이 단점을 극복하고자 본 논문에선 파서의 생성 없이 문법 자체의 분석을 통한 문법 유도(derivation)에 근거한 특징화를 제시한다. 새로운 특징화는 LL 언어의 본질에 대한 직관적인 이해를 도울 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.827-830
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• 2004

현재까지도 대부분의 필기체 한글 인식은 완벽한 분할을 가정하여 개발되고 있으며 한글 분할 그 자체에 대한 관심은 매우 낮은 편이다. 또한 한글은 자소의 모아쓰기 형태를 갖고 있어 문자내에 여백이 존재할 뿐만 아니라 문자와 문자 사이의 접촉되는 특징이 흔히 발생되기 때문에 기존의 영문자에 사용된 방법을 그대로 직접 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 무제약 필기체 한글을 분할하기 위하여 가상 분할경로를 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 분할 방법들이 갖는 직선화된 분할경로 뿐만 아니라 문자내에 존재하는 여백의 정보를 활용하여 꺽은선 분할경로를 주로 이용하는데 특징이 있다. 분할과정은 크게 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 입력받은 한글 문자열에 대한 전처리 과정과 수직투영을 통해 직선화된 분할경로를 찾고 이에 따라 쉽게 분할 가능한 문자와 중첩되거나 접촉된 문자를 구분하여 다음 단계의 분할대상으로 결정한다. 두 번째 단계에서는 다양한 가상의 꺽은선 분할경로를 생성하기 위하여 각 문자에서 특징점을 추출하고, 인접한 특징점들 간의 무게 중심점을 찾아서 더 세밀한 경로 생성을 함으로서 가장 최상의 분할경로를 결정한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.631-642
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• 2003

본 논문에서는 웹상에서 자신을 대신하는 아바타 제작시 본인의 얼굴과 닮은 얼굴을 생성하기 위해 사진으로부터 개인의 특징정보를 추출하는 방법과 추출된 특징정보에 따라 해당하는 이목구비를 준비된 분류기준에 의해 특정 클래스로 분류해 내는 방법을 제안한다. 특징정보 추출은 눈, 코, 입, 턱선으로 나누어 진행되어졌으며, 각 이목구비의 특징점과 분류기준을 각각 제시하였다. 추출 된 특징정보들은 전문 디자이너에 의해 그려진 이목구비 이미지들과 유사도를 계산하는데 사용되었으며, 여기서 가장 유사한 이미지를 턱선 벡터이미지에 합성하여 아바타 얼굴을 얻어낼 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.486-489
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• 2012

본 논문에서는 인간의 주의시각(Human Visual Attention)에 기반하여 영상에서 가장 유용하다고 생각되는 관심 영역(Salient Region)을 새로운 방식으로 탐지해내고 관심-객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 인간의 주의시각 특성인 주파수와 명도, 색상 특징을 이용하는데, 먼저 주파수-명도 정보를 이용한 특징 지도(Feature map)와 색상 정보를 이용한 특징 지도를 각각 생성 한 후 영상의 특징 점(Saliency Point)을 추출한다. 이렇게 생성된 특징 지도와 특징 점을 이용하여 집중 윈도우의 위치와 크기를 결정하고 집중 윈도우 내에 특징 지도를 결합하여 관심 영역을 탐지하고 해당하는 영역에 대해 관심-객체를 추출한다.