• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.928-930
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• 2005

얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.36-42
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• 2006

본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.119-123
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• 2005

본 논문에서는 HVS 기반 효과적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 인간시각시스템의 파라미터로 명암대비, 텍스쳐, 엔트로피, 그리고 표준편차 등을 사용하였고, 외부공격에 대한 각 파라미터들의 성능을 평가한다. 실험결과, 스므드한 영상의 경우 명암대비 파라미터를 사용했을 때 워터마크의 추출이 좋았고, 거친 영상은 표준편차 파라미터에 강인함을 보였다. 결론적으로 영상의 특징에 맞는 파라미터를 선택하는 것이 효과적인 워터마킹을 위해 선행처리 되어야 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2137-2142
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• 2016

심장에서 발생된 전류는 전위 뿐만 아니라 자기장을 생성한다. 본 논문에서는 61 채널 양자 간섭 장치 (SQUID) 시스템을 사용하여 심자도 (MCG)의 신호를 취득하고, 이것으로부터 임상적으로 유의하다고 생각되는 다양한 특징 파라미터를 계산한다. 이를 입력으로 신경회로망 알고리즘을 적용하여 허혈성 심장질환의 분류를 수행하였다. 심자도 신호는 전처리 과정을 통해 파라미터의 추출을 용이하게 하였다. 연구에 사용된 데이터는 정상인 10명과 안정형 협심 증세를 보이는 허혈성 심장질환 환자 10명분의 신호이다. 이들 신호로부터 임상적으로 유의한 특징점, 특징 간격 파라미터 및 진폭비를 추출하였다. 심자도 특징 파라미터를 신경회로망 입력으로 사용하여 허혈성 심장질환의 분류가 가능함을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.106-110
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• 2014

본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 얼굴영상의 색상추출과 특징점을 이용하여 인식한다. 색상추출은 피부색, 눈동자색, 입술색의 차를 이용하였으며, 특징정보는 눈, 코, 입에서 추출된 특징점 사이의 거리, 거리 비율, 각도, 면적의 차를 특징 파라미터로 이용하였다. 특징 파라미터를 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 얼굴을 인식하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 96%의 인식율을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.605-606
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• 2020

최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.171-174
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• 2002

음성 신호는 언어정보, 개인성, 감정 등의 여러 가지 정보를 포함한 음향학적인 신호인 동시에 가장 자연스럽고 널리 쓰이는 의사소통 수단의 하나이다. 본 연구에서는 저장된 음성 신호에서 추출한 특징 파라미터를 사용한 경우와 음성 특징파라미터에 입술 패턴에 대한 영상정보를 통시에 사용한 경우 DHMM과 신경망을 통하여 각각 인식률을 비교해 보았다. 그 결과 입술패턴에 대할 영상정보도 음성인식에 사용 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.