• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.486-491
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• 2013

본 논문은 객체검출(object detection)에 사용되는 분류기의 학습을 위한 빠르고 효율적인 Haar-like feature 선택 알고리듬을 제안한다. 기존 AdaBoost를 이용한 Haar-like feature 선택 알고리듬은 학습 샘플들에 대한 피쳐의 에러만을 고려하여 형태적으로 유사하거나 중복되는 피쳐가 선택되는 경우가 많았다. 제안하는 알고리듬은 피쳐의 형태와 피쳐간의 거리로부터 피쳐의 유사도를 계산하고 이미 선택된 피쳐와 유사도가 큰 피쳐들을 피쳐 세트에서 제거하여 빠르고 효율적인 피쳐 선택이 이루어지도록 하였다. FERET 얼굴 데이터베이스를 사용하여 제안된 알고리듬을 사용하여 학습시킨 분류기와 기존 알고리듬을 사용한 분류기의 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안한 피쳐 선택 방법을 사용하여 학습시킨 분류기가 기존 방법을 사용한 분류기보다 향상된 성능을 보였으며, 동일한 성능을 갖도록 학습시켰을 경우 분류기의 피쳐 수가 20% 감소하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.949-958
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• 2004

본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이터의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이 집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개변 데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn＋＋기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.748-757
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• 2017

In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권2호
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• pp.133-139
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• 2008

Face recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize faces by deciding representative features of faces in the model image, extracting feature vectors from faces in a image and measuring the distance between them and face representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the K-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of face models of the same class is used as recognition unit for the images inputted on a continual input image. This paper proposes a new PCA recognition in which database of faces.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.9-18
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• 2023

Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.

• ETRI Journal
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• 제37권2호
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• pp.251-261
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• 2015

We present a novel method for real-time automatic license plate detection in high-resolution videos. Although there have been extensive studies of license plate detection since the 1970s, the suggested approaches resulting from such studies have difficulties in processing high-resolution imagery in real-time. Herein, we propose a novel cascade structure, the fastest classifier available, by rejecting false positives most efficiently. Furthermore, we train the classifier using the core patterns of various types of license plates, improving both the computation load and the accuracy of license plate detection. To show its superiority, our approach is compared with other state-of-the-art approaches. In addition, we collected 20,000 images including license plates from real traffic scenes for comprehensive experiments. The results show that our proposed approach significantly reduces the computational load in comparison to the other state-of-the-art approaches, with comparable performance accuracy.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권4호
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• pp.175-180
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• 2012

본 논문은 Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 영상의 매 프레임 마다 슬라이딩 윈도우를 적용하여 Haar-like 특징을 추출하고 보행자 및 차량을 인식한다. Haar-like 특징 추출 회로는 슬라이딩 윈도우 당 200개의 Haar-like 특징을 추출하며, 추출된 특징들은 AdaBoost 인식 회로에서 사용된다. 제안하는 회로는 속도 향상을 위해 병렬 회로 구조를 적용하였으며 두 개의 슬라이딩 윈도우가 동시에 보행자 또는 차량을 인식한다. 제안하는 고성능 보행자 및 차량 인식 회로는 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로는 1,388,260개의 게이트로 구성되며 최대 동작 주파수는 203MHz이다. 제안하는 회로는 $640{\times}480$ 영상을 초당 약 47.8장 처리할 수 있기 때문에 보행자와 차량을 실시간으로 인식하기 위해 사용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1357-1367
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• 2013

최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.