• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.18-25
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• 2003

본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.207-210
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• 2002

In this paper, content-based retrieval for region of interest(ROI) has been described, using maximum bin color. From a given query image, the object of interest is selected by a user. Using maximum bin color of the selected object, candidate regions are extracted from database images. The final regions of interest are determined by comparing the normalized histograms of the selected object and each candidate region.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.21-28
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• 2015

In this paper, we propose a method of glasses detection in facial image. we develop a detection method of glasses with a weighted sum of the results that detected by facial element detection and glasses frame candidate region. Component of the face detection method detects the glasses, by defining the detection probability of the glasses according to the detection of a face component. Method using the candidate region of the glasses frame detects the glasses, by defining feature of the glasses frame in the candidate region. finally, The results of the combined weight of both methods are obtained. The proposed method in this paper is expected to increase security system's recognition on facial accessories by raising detection performance of glasses or sunglasses for using ATM.

• 산업기술연구
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• 제28권B호
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• pp.143-148
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• 2008

A real-time face detection is to find human faces robustly under the cluttered background free from the effect of occlusion by other objects or various lightening conditions. We propose a face detection system for real-time applications using wavelet decomposition method based on Gabor features. Firstly, skin candidate regions are extracted from the given image by skin color filtering and projection method. Then Gabor-feature based template matching is performed to choose face cadidate from the skin candidate regions. The chosen face candidate region is transformed into 2-level wavelet decomposition images, from which feature vectors are extracted for classification. Based on the extracted feature vectors, the face candidate region is finally classified into either face or nonface class by the Levenberg-Marguardt back-propagation neural network.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.847-852
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• 2010

자연 영상 내에 포함된 텍스트는 영상의 다양하고 중요한 특징을 갖는다. 그러므로 텍스트를 검출하고 추출하여 인식하는 것이 중요한 연구대상으로 연구되고 있다. 최근 모바일 폰 카메라를 기반으로 다양한 분야에서 많은 응용 기술이 연구 개발되고 있다. 본 논문은 에지 및 연결요소를 이용한 장면 텍스트 검출 방법을 제안한다. 그레이스케일 영상으로부터 에지 성분 검출과 지역적 표준편차를 이용하여 텍스트 영역의 경계선을 검출하고, RGB 컬러공간의 유클리디안 거리를 기준으로 연결요소를 검출한다. 검출된 에지 및 연결요소를 레이블링하고 각각 영역의 외곽사각형을 구한다. 텍스트의 휴리스틱 이용하여 후보 텍스트를 추출한다. 후보 텍스트 영역을 병합하여 하나의 후보 텍스트 영역을 생성하고, 후보 텍스트의 지역적 인접성과 구조적 유사성으로 후보 텍스트를 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출하였다. 실험결과 에지 및 컬러 연결요소 특징을 상호 보완함으로서 텍스트 영역의 검출률을 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권4호
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• pp.504-512
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• 2003

본 논문에서는 디졸브 모델링 오차를 이용한 디졸브 검출 방법을 제안한다. 디졸브 모델링 오차는 디졸브 구간을 구성하는 두 장면 사이에 상관성이 없는 이상적인 디졸브 모델과 상관성이 존재하는 실제 디졸브 사이의 차이로 정의된다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분산 곡선에서 나타나는 디졸브 구간의 특성인 아래로 볼록한 포물선을 검출하여 디졸브 후보 구간을 설정한다. 두 번째 단계에서는 선택된 후보 구간 자각에 대해 디졸브 모델링 오차를 정의하고 모델링 오차가 기준치와 비교한다. 기준치는 목표 모델링 오차로 각 후보 구간의 분산과 사용자에 의해 주어지는 목표 상관성에 대한 함수로 표현됨으로 제안된 기준치, 목표 모델링 오차는 각 후보 구간의 분산 변화에 적응적이다. 제안한 디졸브 검출 방법은 디졸브 구간을 구성하는 두 장면의 상관성을 고려하므로, 의미론적 디졸브 검출 방법이 될 수 있다. 제안된 방법을 다양한 동영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 다양한 분산의 변화에도 불구하고 기존의 방법보다 정확하고 신뢰성 높은 디졸브 검출 결과를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.13-20
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• 2004

실시간 자동 얼굴 인식 기술에 있어서 정확한 얼굴의 검출은 필수적이며, 얼굴 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 컬러 정보, 에지 정보 및 이진화 정보를 복합적으로 이용하여 입력 영상으로부터 두 눈의 영역을 검출하고 이를 이용해 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 눈 후보 영역과 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 검증과 눈 검증용으로 학습된 각각의 SVM을 이용하여 검증한다. 이러한 검증 과정을 거침으로써 잘못된 검출을 막아 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출이 가능하다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 99% 이상의 얼굴 검출 성공율을 보임을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제82권3호
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• pp.271-282
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• 2022

The active learning surrogate model based on adaptive sampling strategy is increasingly popular in reliability analysis. However, most of the existing sampling strategies adopt the trial and error method to determine the size of the Monte Carlo (MC) candidate sample pool which satisfies the requirement of variation coefficient of failure probability. It will lead to a reduction in the calculation efficiency of reliability analysis. To avoid this defect, a new method for determining the optimal size of the MC candidate sample pool is proposed, and a new structural reliability analysis method combining polynomial chaos-based Kriging model (PC-Kriging) with adaptive sampling region is also proposed (PCK-ASR). Firstly, based on the lower limit of the confidence interval, a new method for estimating the optimal size of the MC candidate sample pool is proposed. Secondly, based on the upper limit of the confidence interval, an adaptive sampling region strategy similar to the radial centralized sampling method is developed. Then, the k-means++ clustering technique and the learning function LIF are used to complete the adaptive design of experiments (DoE). Finally, the effectiveness and accuracy of the PCK-ASR method are verified by three numerical examples and one practical engineering example.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.529-532
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• 2003

In this paper, we describe new method to detect face in real-time. We use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from input image, and then extract face region using the detected eye pall. We verify both eye candidate regions and face region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification processes. From the experimental results, we confirmed the proposed algorithm shows very excellent face detection performance.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.107-113
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• 2014

본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.