• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.783-788
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• 2004

영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.784-791
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• 2004

본 논문에서는 퍼지논리에 기초한 Fisherface 얼굴인식 방법의 확장을 다룬다. Fisherface 얼굴인식 방법은 주성분 분석 기법만을 이용하는 경우에 비해 조명의 방향, 얼굴의 포즈, 감정과 같은 변동에 대해 민감하지 않은 장점을 가지고 있다. 그러나, Fisherface 방법을 포함한 얼굴인식의 다양한 방법들은 입력 벡터가 한 클래스에 할당되어질 때 그 클래스에서 소속의 정도를 0 또는 1로서 나타낸다. 따라서 이러한 방법들은 얼굴영상들이 조명이나 보는 각도로 인해 변형이 생기는 경우에 인식률이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 PCA에 의해 변환된 특징벡터에 퍼지 소속도를 할당하는 것으로, 퍼지 소속도는 퍼지 kNN(k-Nearest Neighbor)으로부터 얻어진다. 실험 결과 ORL, Yale 얼굴 데이타베이스에서 기존의 인식방법 보다 향상된 인식 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.448-451
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• 1999

In this paper, we propose a new object representation method and matching algorithm for object recognition using a 3-fingered robot hand. Each finger tip can measure normal vector and shapes of a contacting surface. Object is represented by the inter-surface description table where the features of a surface are described in the diagonal and the relations between two surfaces are in the upper diagonal. Based on this table, a fast and the efficient matching algorithm has been proposed. This algorithm can be applied to natural quadric objects.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.683-684
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• 2006

본 논문은 비디오기반의 얼굴인식에 있어서 환경의 변화나 왜곡, 노이즈 등으로 발생할 수 있는 부분적인 가림현상(Partial Occlusion)에 대한 처리기법을 제시한다. 인증되는 각 사람은 하나의 Manifold 를 구성하며 각 Manifold 는 m 개의 pose-Manifold 로 구성된다. Pose-Manifold 를 구성하기 위한 학습데이터는 매우 유사한 포즈들로 구성되기 때문에 얼굴을 이루는 영역의 픽셀에 대한 Intensity 의 변화는 크지 않다. 입력되는 이미지의 Intensity 를 학습데이터의 Intensity 의 변화량을 고려한 Intensity Distortion 을 이용하면 Occlusion 이 발생한 영역을 찾을 수 있고, Occlusion 이 발생한 정도에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 이렇게 Occlusion 에 따라 영역에 중요도를 다르게 하여 얼굴인식률을 높이고자 한다. 실험에서는 제시하는 Mask 를 사용하지 않았을 경우와 기존에 제시된 알고리즘과의 성능을 비교한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.107-108
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• 2017

횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2870-2872
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• 2005

본 논문에서는 시각기반 센서 네트워크에 의해 다중물체의 위치를 인식 및 추적하여 목표물들의 위치를 결정할 수 있는 분산형 시각 시스템을 제시한다. 각 시각 센서는 칼라와 동작 정보에 의한 대상물체의 정확한 분할 및 다중물체에 대한 실시간 추적 그리고 간단한 원근법에 의한 포즈 추정을 수행한다. 각 시각 센서를 하나의 에이전트 - 시각 에이전트 -로 정의하고, 전체 시각기반 센서 네트워크를 복수 에이전트 시스템(multiagent system)으로 구성한다. 이로써 대상물체의 핸드오버시 그 대상물체의 신분에 대한 매칭 문제를 Identified Contract Net (ICN) 프로토콜을 제안하여 해결한다. ICN 프로토콜은 시각 에이전트의 개수에 독립적이고 그것을 사용할 경우 시각 에이전트들 간의 캘리브레이션도 필요로 하지 않기 때문에 시각기반 센서 네트워크의 속도, 확장성 및 모듈성을 높여준다. 실험을 통해 구성한 시각기반 센서 네트워크에서 ICN 프로토콜이 적용됨을 성공적으로 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.138-143
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• 2015

본 논문에서는 시각장애인의 장면인식 보조를 위해, 귀걸이 형 블루투수 카메라와 행동인식 서버간의 통신을 통해 휴먼의 행동을 인식하는 시스템을 제안한다. 먼저 시각장애인이 귀걸이 형 블루투수 카메라를 이용하여 원하는 위치의 장면을 촬영하면, 촬영된 영상은 카메라와 연동된 스마트 폰을 통해 인식서버로 전송된다. 인식 서버에서는 영상 분석 알고리즘을 이용하여 휴먼 및 객체를 검출하고 휴먼의 포즈를 분석하여 휴먼 행동을 인식한다. 인식된 휴먼 행동 정보는 스마트 폰에 재 전송되고 사용자는 스마트 폰을 통해 text-to-speech (TTS)로 인식결과를 듣게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템에서는 실내 외에서 촬영된 실험데이터에 대해서 60.7%의 휴먼 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.583-588
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• 2024

BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 기술의 등장으로 거울 신경을 분석하는 것이 용이해졌다. 그러나 인간의 생각에 의존하는 BCI 시스템의 정확성을 평가하는 것은 그 질적 특성으로 인해 어려움을 겪는다. BCI의 잠재력을 활용하기 위해 우리는 움직임의 궁극적인 목표에 따라 발화 속도가 영향을 받는 인간의 거울 신경의 특성을 기반으로 정확도를 측정하는 새로운 접근법을 제안한다. 본 논문에 2장에서는 거울 신경을 소개한다. 또한, 거울 신경을 위한 인간 자세 추정에 대한 설명을 제시한다. 3장에서는 인간 자세 추정 기법을 활용하여 실시간 동적 환경에 적합한 강력한 포즈 추정 방법을 소개한다. 이어서 이러한 로봇 환경을 이용한 BCI의 정확성을 분석하는 방법을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.342-347
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• 2008

사람의 얼굴은 강체(rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하기는 쉽지 않다. 또한 시스템에 미리 학습되어 있지 않은 임의의 얼굴의 경우 지속적으로 얼굴의 변화를 추적하고 인식하기는 어렵다. 본 논문에서는 시스템에 저장되어 있는 얼굴들에 대해 비선형적 매니폴드 모델을 구축하고 각 모델을 선형적으로 결합함으로써 비디오 기반의 영상으로부터 시스템이 알지 못하는 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 입력된 임의의 얼굴은 얼굴 포즈나 표정 혹은 주위 환경 등에 따라 시스템에 저장되어 있는 서로 다른 얼굴들과 서로 다른 유사성을 갖는다. 따라서 입력 얼굴과 시스템에 저장되어 있는 얼굴들과의 확률적인 접근을 통해 유사성을 추정할 수 있고 추정된 유사성을 이용하여 입력 얼굴에 대한 새로운 비선형적 매니폴드 모델을 구축한다. 또한 추정된 모델은 매 프레임마다 입력 얼굴에 따라 실시간으로 갱신된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험 결과를 통하여 효율적으로 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식할 수 있음을 보인다.