• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.1139-1142
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• 2007

Separable Gabor 필터는 기존의 2D Gabor 필터를 x축 성분과 y축 성분만을 지니는 두 개의 1D 필터로 나누어 각각 적용하는 방법으로 속도 향상을 가져왔으며, 지문인식 등에서 사용되어왔다. 하지만 정맥과 같은 경우에는 지문의 융선들 보다 더 굵기 때문에 필터의 크기 또한 매우 커진다. 따라서 Separable Gabor 필터의 경우도 지문에서만큼의 빠른 속도를 내지는 못한다. 본 논문에서는 Separable Gabor 필터 보다 더욱 고속의 연산이 가능한 Separable Symmetric Gabor 필터를 제안하였다. 이 필터는 사선 방향으로의 특징을 강조함에 있어 동시에 대칭이 되는 각도의 특성까지 강조하고, 회선 과정에서 필터의 방향 값을 고려하지 않기 때문에 인덱스 계산이 매우 단순해져 기존의 Separable Gabor 필터보다 처리 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2013

얼굴 영상 데이터베이스에서 제공하는 눈 좌표에 의존해서 부분 자동 얼굴 인식 알고리즘을 설계 구현하면 실 환경 얼굴 인식 시스템에서는 눈 좌표 추출 알고리즘의 정확도에 따라 인식 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 및 윤곽선 정보를 바탕으로 설정한 특징점 기반의 얼굴 모델 그래프를 생성하여 얼굴 영상에 정합시키고 각 특징점에서 Gabor 및 LBP 피쳐를 추출해서 결합하는 방식의 완전 자동 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘에서는 완전 자동으로 얼굴 영상에 얼굴 모델 그래프를 맞출 뿐만 아니라 기존의 Gabor 피쳐에 LBP 피쳐를 추가함으로써 인식 성능을 극대화 시킬 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스에 적용해 본 결과 1,000명 이상의 얼굴을 실시간으로 인식할 수 있었고 각 데이터 집합에 대해서 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.433-436
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• 2001

본 논문에서는, 지문인식에 있어서 특징 추출알고리즘과 추출된 특징을 가지고, matching하는 알고리즘을 제안하였다. 지문인식에 필요한 특징추출 알고리즘들은 Gabor-filter라는 알고리즘에 기반을 두었으며, minutiae 와는 달리 특징추출에 있어서 전처리과정(smoothing, binarization, thining, restoration) 을 필요로 하지않는다. 또한, 지문의 matching에 있어서의 알고리즘은 fingercode들 간의 유사성에 기반을 두었다. 이를 통한 실 험결과로써, 인식의 정확성은 95.7(%), FAR(2.9%), FRR(1.4%)을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.934-940
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• 2003

본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.48-57
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• 2007

눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.429-440
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• 2014

홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.33-36
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• 2001

We introduce, in this paper, the face recognition method that improves recognition rate and training time in eigen system. To increase recognition rate we use Gabor filter. To reduce the increasing training time owing to use Gabor filtering, we extract new feature vectors that are made with average and standard deviation. In experimental results, we get higher recognition rate and shorter training time in improved system than it in original eigen system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문에서는 필기체 숫자인식을 위해서 계층적으로 서로 다른 레벨의 정보를 표현할 수 있는 구조화된 특징들의 추출 방법과 특징들 사이에 의존도를 이용하여 분류하는 베이지안 망을 제안한다. 이러한 계층적 특징들을 추출하기 위해서 레벨 단위로 가버 필터들을 정의하고, FLD(Fisher Linear Discriminant) 척도를 이용하여 최적화된 가버 필터들을 선택한다. 계층적 가버 특징들은 최적화된 가버 특징들을 이용하여 추출되며, 하위 레벨일수록 더욱 국부적인 정보를 표현한다. 추출된 계층적 가버 특징들의 분류성능 향상을 위해서 가버 특징들 사이의 계층적 의존도를 이용하는 베이지안 망을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 naive Bayesian 분류기, k-nearest neighbor 분류기, 그리고 신경망 분류기들과 함께 필기체 숫자인식에 적용되어 계층적 가버 특징들의 효율성과 계층적 의존도를 이용하는 베이지안 망은 분류성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.427-430
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• 2005

사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2D Gabor Wavelet과 Fuzzy LDA를 이용하여 특징 벡터를 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 4개 방향의 Gabor Wavelet을 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오 인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이터베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.12-17
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• 2010

본 논문에서는 자동적으로 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.