• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.673-675
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• 2004

Local Feature Analysis(LFA)는 눈, 코, 턱 그리고 볼과 같은 얼굴의 지역적 특징을 잘 추출하는 것으로 알려져 있으나, 얼굴 인식에 이용하기에는 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 LFA의 문제점을 개선하여 인식에 적합한 새로운 얼굴 특징 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 kernel 생성, 선택 그리고 중첩의 3 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서 얼굴의 지역적 특징을 검출할 수 있는 kernel물 생성하고, 두 번째 단계에서 인식에 적합한 kernel을 선택한다. 마지막으로 선택된 kernel을 중첩시켜 적은 개수의 조밀한 형태의 kernel로 재 표현한다. 실험을 통하여 제안 방법이 적은 개수의 특징을 이용하여 좋은 인식율을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.23-26
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• 2013

최근 모바일 장치의 영상 데이터 처리 능력 확대와 더불어 사용자가 요구하는 다양한 영상 데이터의 효율적인 인식 기술 연구가 요구되어지고 있다. 모바일 환경은 고성능 PC 환경과 달리 저사양의 CPU와 메모리를 탑재하고 있어, 영상에서 원하는 객체를 인식하기 위한 기존의 방법론으로는 사용자 요구를 실시간으로 충족하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 모바일 환경에 맞는 객체 인식 방법론의 개발이 요구된다. 모바일 환경에서 실시간으로 객체 인식을 하기 위하여, 본 논문에서는 객체 코너 정보를 이용한 Harris corner detector[1]로부터 객체의 특징점을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 영상내의 객체 정보 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상에서 객체의 코너 정보를 빠르게 추출, 기존 특징점과의 비교를 통하여 영상 내부의 객체 인식을 진행한다. 일반적으로, 회전된 특징점 객체의 정보는 객체의 회전 정도에 따라 코너 픽셀 색상 정보의 변화가 발생하게 된다. 특징점의 색상값은 객체의 회전 정도에 영향을 받아 주변의 픽셀값과 혼합되는 특성이 존재한다. 본 논문에서는 회전 변경된 픽셀 색상값의 영향을 분석하여, 회전된 객체의 특징점 추출 및 객체 검출에 반영하도록 하여, 영상 내부의 회전된 객체 검출의 수행에 효과적으로 이용될 수 있도록 한다. 특징점의 코너 정보를 이용하여 객체를 인식하는 것은, 객체의 인식률은 다소 감소하더라도 모바일 환경에서 계산량의 감소를 통한 실시간 활용이 가능하도록 한다. 이러한 특성은 저성능 CPU와 메모리에서도 회전된 객체의 인식을 수행할 수 있게 하는데 상당히 효과적이다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.9 no.1
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• pp.1-11
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• 1998

In this paper, the features which are thought to be used by humans based on the psychological experiment of human information processing are applied to character recognition problem. Man will deal with a little large area information as well as pixel by pixel information. Therefore we define the feature that represents a little wide region I information called region feature, and combine the features derived from region feature and pixel by pixel features that have been used by now. The features we used are the result of region feature based preanalysis, mesh with region attributes, cross distance difference and gradient. The training and test data in the experiment are handwritten Korean alphabets, digits and English alphabets, which are trained on neural network using back propagation algorithm and recognition results are 90.27-93.25%, 98.00% and 79.73-85.75%, respectively Experimental results show that the feature we are suggesting in this paper is 1-2% better than UDLRH feature similar in attribute to region feature, and the tendency of misrecognition is more easily acceptable by humans.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.12
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• pp.2761-2768
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• 2010

In this paper, we studied the use of the foreground and background features and SVM classifier to improve the accuracy of offline handwritten numeral recognition. The foreground features are two directional features: directional gradient feature by Kirsch operators and directional stroke feature by projection runlength, and the background feature is concavity feature which is extracted from the convex hull of the numeral, where concavity feature functions as complement to the directional features. During classification of the numeral, these three features are combined to obtain good discrimination power. The efficiency of our feature sets was tested by recognition experiments on the handwritten numeral database CENPARMI, where we used SVM with RBF kernel as a classifier. The experimental results showed that each combination of two or three features gave a better performance than a single feature. This means that each single feature works with a different discriminating power and cooperates with other features to enhance the recognition accuracy. By using the composite feature of the three features, we achieved a recognition rate of 98.90%.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.762-765
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• 2003

본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.604-606
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• 2003

본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.14-22
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• 2001

Off-line handwritten numeral recognition is a very difficult task and hard to achieve high recognition results using a single feature and a single classifier, since handwritten numerals contain many pattern variations which mostly depend upon individual writing styles. In this paper, we propose handwritten numeral recognition system using hybrid features and combined classifier. To improve recognition rate, we select mutually helpful features -directional features, crossing point feature and mesh features- and make throe new hybrid feature sets by using these features. These hybrid feature sets hold the local and global characteristics of input numeral images. And we implement combined classifier by combining three neural network classifiers to achieve high recognition rate, where fuzzy integral is used for multiple network fusion. In order to verify the performance of the proposed recognition system, experiments with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, Canada were performed. As a result, our method has produced 97.85% of the recognition rate.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.179-185
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• 2010

In this paper, we present a performance evaluation for face recognition algorithm using feature feedback according to the Feature mask. In the face recognition method using feature feedback, important region is extracted from original data set by using the reverse mapping from the extracted features to the original space. In this paper, we evaluate the performance of feature feedback according to shape of Feature Mask for Yale data. Comparing the result using Important part and unimportant part, we show the validity and applicability of the pattern recognition method based on feature feedback.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.105-106
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• 2008

영상을 이용한 물체인식은 컴퓨터 비젼분야의 주요한 관심분야중 하나이다. 이중 특정기반 물체인식은 영상이 가지고 있는 특징점을 이용하는 방법으로 입력영상과 물체에 대한 질의 영상의 특징점을 검출하고 매칭을 수행하여 물체를 인식하게 된다. 특징점은 스케일, 회전, 어파인 변화 등에 변하지 않는 특징을 가지고 있는 점을 말한다. 이러한 특징점을 구하기 위하여 사용하는 방범으로는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)가 있다. SIFT는 스케일, 회선, 어파인 변화에 우수한 성능을 보여주기는 하나 많은 연산으로 인하여 처리속도가 느리다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 SIFT를 사용한 특징기반 물체인식에서 속도 개선 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 경우 물체인식을 위한 특징점을 검출하고 매칭을 수행하는데 소모된 시간이 줄어드는 것을 실험을 통하여 확인 하였다.