• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.11
• /
• pp.103-111
• /
• 2011

In this paper, we propose a Geometrical Centroid Contour Distance(GCCD) which is described by shape signature based on contour sequence. The proposed method uses geomertrical relation features instead of the absolute angle based features after it was normalized and aligned with dominant feature of the shape. Experimental result with MPEG-7 CE-Shape-1 Data Set reveals that our method has low time/spatial complexity and scale/rotation robustness than the other methods, showing that the precision of our method is more accurate than the conventional desctiptors. However, performance of the GCCD is limited with concave and complex shaped objects.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.15 no.6
• /
• pp.770-783
• /
• 2012

In this paper, we propose a novel structure recovery algorithm in the projective space using image feature points. We use normalized image feature coordinates for the numerical stability. To acquire an initial value of the structure and motion, we decompose the scaled measurement matrix using the singular value decomposition. When recovering structure and motion in projective space, we introduce matrix decomposition constraints. In the reconstruction procedure, a nonlinear iterative optimization technique is used. Experimental results showed that the proposed method provides proper accuracy and the error deviation is small.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.44 no.2 s.314
• /
• pp.27-36
• /
• 2007

Changeable biometrics identify a person using transformed biometric data instead of original biometric data in order to enhance privacy and security in biometrics when biometric data is compromised. In this paper, a novel scheme which generates changeable face templates for statistical appearance-based face recognition is proposed. Two different original face feature vectors are extracted from two different appearance-based approaches, respectively, each original feature vector is normalized, and its elements are re-ordered. Finally a changeable face template is generated by weighted addition between two normalized and scrambled feature vectors. Since the two feature vectors are combined into one by a two to one mapping, the original two feature vectors are not easily recovered from the changeable face template even if the combining rule is known. Also, when we need to make new changeable face template for a person, we change the re-ordering rule for the person and make a new feature vector for the person. Therefore, the security and privacy in biometric system can be enhanced by using the proposed changeable face templates. In our experiments, we analyze the proposed method with respect to performance and security using an AR-face database.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.74-81
• /
• 2001

얼굴은 내측두(IT: inferotemporal) 영역에 독자적인 처리 공간을 가지고 있는 (Bruce, Desimone, & Gross, 1981; Rolls, 1992) 매우 복잡한 시각 자극이다. 본연구는 이러한 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고 이를 감성 공간과 연결시킬 목적으로 수행되었ㄷ. 이를 위해 본연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 특징들 및 특징들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 길이값들은 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기주으로 정규화(normalization)되었다. 그런 다음 36개의 얼굴 내부 특징 요소들과 5가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: proncipal component analysis)을 실시하고, 여기서 도출된 다섯 개의 요인점수를 기반으로 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간을 대표하는 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역을 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 선정된 얼굴들에 대해 일차적으로 감성 평가를 실시하여 2차원 감성 공간에 대표 얼굴들을 분포시켰다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.157-160
• /
• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 정보에서 원하는 정보를 추출하는 멀티미디어 인덱싱 중 오디오 인덱싱의 전처리 부격인 음성/음악 분류실험을 하였다. 오디오 인덱싱에 있어서 음성/음악 분류기는 원 오디오 신호에서 정보를 가진 음성 부분을 분리하는 역할을 한다. 실험에서는 음성/음악 분류에서 널리 쓰이는 멜캡스트럼(Mel Cepstrum), 정규화 로그 에너지(normalized log energy), 영교차(Zero-Crossings)를 특징 파라미터로 사용하였다[l, 2, 3]. 특징공간은 GMM(Gaussian Mixture Model)에 의해 모델링 되었고, 오디오 신호의 분류는 각각 3가지 분류항목(음성, 음악, 음성+음악)과 2가지 분류항목(음성, 음악)을 적용하였다. 실험결과 3가지 분류항목 적용시와 2가지 분류항목 적용시 모두 멜캡스트럼을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.135-138
• /
• 2001

본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06e
• /
• pp.327-330
• /
• 1998

독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이란 특징이 상이한 둘 이상의 신호들이 선형적으로 결합되어 있을 때 이를 효과적으로 분리하는 방법들을 통칭하며 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화음성 화자인식 시스템의 성능향상을 위해 독립성분분석을 이용하는 방법을 제안한다. 먼저 화자가 발성한 음성신호의 켑스트럼 계수를 여러 채널 함수들의 선형적인 합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 얻은 새로운 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용하였다. 실험자료는 잔화음성 화자식별기의 성능평가에 널리 쓰이고 있는 SPIDRE를 사용하였고 regodic 은닉 마코프 모델을 이용하여 문장 독립 화자식별 시스템을 구성하였다. 학습음성의 특징과 실험음성의 특징이 다른 조건에서 기존의 채널 정규화 방법들에 비해 10~15%이상 인식률이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.319-322
• /
• 2007

본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.3B
• /
• pp.338-346
• /
• 2001

이 논문에서는 잡음에 대해 유연성이 있는 신경망과 차영상법-DCT를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 동일환경(조도의 세기, 얼굴에서 카메라까지의 거리)에서 연속적으로 두 개의 영상을 캡쳐했다. 이 때 한 영상은 얼굴을 포함하지 않고 다른 영상은 얼굴을 포함하게 된다. 차영상 방법을 이용하여 두 개의 이미지로부터 얼굴영상과 배경영상을 분리하고 그 다움에 분리된 얼굴영역에서 사각영역을 추출하여 이 영역을 얼굴의 특징영역으로 이용하였다. 이 사각 영역은 눈, 코, 입, 눈썹 등이 포함된다. 다음으로 이 영역에 대해 DWT 연산을 수행한후 특징 백터를 추출하였고, 추출된 특징벡터는 정규화 되어 신경망의 입력벡터로 사용되었다. 시뮬레이션 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100% 인식률을 보였고 학습되지 않는 얼굴 영상에 대해서는 92.25%의 인식률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1992.10a
• /
• pp.225-235
• /
• 1992

본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식에 관한 연구로서, 입력 문자 영상에 대한 위치 정규화, 외곽선 추적 및 세선화의 전처리 과정을 거쳐 외곽선의 방향 성분 분포, 세선화한 결과의 방향 성분 분포, 구조적 특징점 분포 등의 특징을 추출한 다음, 획을 추출하여 획의 방향과 길이에 대한중점 분포 특징으로 정합하는 필기 한글의 인식을 위한 획 정합 방법을 제안하였다. 인식 시간의 단축을 위해 먼저 외곽선의 방향성분분포를 이용하여 대분류하였으며, 한글 사용 빈도수 상위 520자로 구성되는 필기 데이타에 대한 실험 결과, 평균 91%의 인식률과 평균 0.46초의 문자당 인식 시간을 보임으로써 제안된 획 정합 방법이 입력 문자의 잡영이나 획의 기울기에 대한 변형을 효과적으로 흡수할 수 있음을 알 수 있었다.