• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.18-25
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• 2010

본 논문에서는 열방향 2차원 PCA(Column-directional 2 Dimensional PCA, C2DPCA) 와 행방향 2차원 LDA(Row-directional 2 Dimensional LDA, R2DLDA)를 사용하여 얻은 각각의 투영 행렬을 동시에 사용하는 방법을 제안하였다. 제안 방법은 얼굴의 가로 특징과 세로 특징을 모두 포함한 저 차원의 특징 행렬을 얻음으로써, 훈련 영상의 수에 관계없이 안정적이고 높은 인식률을 얻을 수 있다. 또한, 같은 알고리즘으로 가로 방향과 세로 방향에 PCA와 LDA를 각각 달리 적용한 실험(C2DPCA & R2DLDA, C2DLDA & R2DPCA)에서 가로 방향의 특징에 2차원 LDA를 적용한 시스템(C2DPCA & R2DLDA)이 그 반대의 경우보다 저차원으로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법이 2DPCA와 2DLDA 등 의 기존 방법보다 인식율이 높은 99.4%를 얻었다. 또한 제안 방법의 인식 처리속도도 기존의 2DPCA와 2DLDA 방법보다 3배 이상 빠름을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.217-218
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• 2007

Face recognition, recognizing the human faces, is one of the most important techniques for making intelligent robot that provide commendable services to human. In this paper, we make a comparative study of Original PCA, 2DPCA, 2DPCA based algorithms and LDA in robot environment. Database is obtained through the robot's camera in a laboratory what is made like home environment for experiment.. We consider distance state what can be generated in home environment for database.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.83-92
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• 2018

지상 이동표적 탐지(gorund moving target indicator: GMTI)는 지상의 교통 통제등을 목적으로 하며, 주로 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용하여 짧은 시간에 넓은 지형에 대하여 효율적인 이동표적 탐지를 수행한다. 특히 displaced phase center antenna(DPCA) 방법과 along track interferometry(ATI) 방법을 이용한 이동 표적 탐지는 적은 계산량에 의해서 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법으로 많이 사용되고 있으나 높은 오경보율을 갖는 한계가 있으며 이를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 DPCA 및 ATI의 결합을 이용한 병렬 결합 및 직렬 결합이동 표적 탐지 방법을 제안하고, 제안하는 이동 표적 탐지 방법이 낮은 오경보율의 향상된 탐지성능을 가진 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 직렬결합을 이용한 이동 표적 탐지는 기존 DPCA의 오경보율과 비교하여 1/5수준의 오경보율을 가지며, 탐지율도 향상된 것을 볼 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5474-5490
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• 2017

Although two-dimensional principal component analysis (2DPCA) has been shown to be successful in face recognition system, it is still very sensitive to illumination variations. To reduce the effect of these variations, texture-based techniques are used due to their robustness to these variations. In this paper, we explore several texture-based techniques and determine the most appropriate one to be used with 2DPCA-based techniques for face recognition. We also propose a new distance metric computation in 2DPCA called Row Assembled Matrix Distance (RowAMD). Experiments on Yale Face Database, Extended Yale Face Database B, AR Database and LFW Database reveal that the proposed RowAMD distance computation method outperforms other conventional distance metrics when Local Line Binary Pattern (LLBP) and Multi-scale Block Local Binary Pattern (MB-LBP) are used for face authentication and face identification, respectively. In addition to this, the results also demonstrate the robustness of the proposed RowAMD with several texture-based techniques.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.648-654
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• 2009

본 논문에서는 얼굴을 인식하기 위한 쌍대각 2차원 LDA를 제안하였다. 기존의 Dia2DPCA와 Dia2DLDA가 대각 방향 영상들의 행 변화량과 열 변화량 사이의 상관을 제한하기 위하여 제안되어지고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상들의 행방향으로 동작한다. 제한 방법에 있어서 행방향의 투영 행렬은 기존 방법과 전혀 다르게 대각 방향 얼굴 영상들의 열 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 그리고 열방향의 투영 행렬은 대각방향 얼굴 영상들의 행 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 좌우 양측의 투영 방법은 투영 행렬들을 좌우로 곱함으로써 적용된다. 그 결과로 특징 행렬의 차원과 계산 시간이 감소된다. ORL 얼굴 데이터베이스에서 수행된 실험들은 Frobenius, Yang, AMD와 같은 3가지 거리 척도를 사용하여 2DPCA, B2DPCA, 2DLDA 등과 같은 다른 얼굴 인식 방법들보다 제안된 방법의 인식률이 높음을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.139-146
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• 2017

본 논문에서는 2채널 displaced phase center antenna(DPCA) 기반의 SAR-GMTI 시스템에서 지상이동 표적의 속도 정보를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘에서는 이동표적의 across-track 속도는 기존의 along-track interferometry(ATI) 기법을 이용하여 추정이 가능하다고 가정한 후 표적의 along-track 속도를 추정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 기존 이동표적 구조를 변형하여 이동표적 속도를 영으로 만들고, 이를 레이다 속도에 반영하여 레이다 속도가 변화된 새로운 기하학적 구조를 얻는다. 이후 합성 개구면(synthetic aperture) 내의 subaperture 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 공간 주파수 중심점 위치를 이용하여 표적의 along-track 속도를 추정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 속도 추정 성능을 검증하고, 또한 추정된 속도가 보상되어 이동표적 영상의 해상도 및 SINR이 개선됨을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.103-108
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• 2022

본 논문에서는 회귀 매니폴드 3-D PCA 기반 새로운 이미지 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 대용량 이미지 데이터 입력 시 효율적인 차원 축소를 위해 개선된 매니폴드 3-D PCA와 PCA의 비선형 확장이 가능한 오토인코더를 기반으로 설계된 구조로 회귀분석 알고리즘으로 구성된 새로운 이미지 분석 방법이다. 오토인코더의 구성으로는 이미지 픽셀 값을 3차원 회전을 통한 최전의 초평면을 도출하는 회귀 매니폴드 3-D PCA와 딥러닝 구조와 유사한 Bayesian Rule 구조를 적용한다. 성능 검증을 위해 실험을 수행한다. 미세먼지 이미지를 활용하여 이미지를 향상되며, 이를 분류 모델을 통한 정확도 성능 평가를 수행한다. 그 결과 딥러닝 성능에 유효함을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.423-430
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• 2013

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다.