• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1345-1347
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• 2015

본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.67-76
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• 2008

성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.10-10
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• 2003

본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.19-22
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)와 얼굴인식에서 널리 쓰이는 Gabor 기술어를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한다. SURF 기반 영상인식 방법은 특징점을 찾고 해당 특징점에서 기술어를 추출한 후, 정합을 수행한다. 본 논문에서는 SURF 를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴인식 방법을 제안한다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식 방법에 비해 더 높은 얼굴 인식 성능을 보여줄 뿐 아니라 정합시간을 포함한 처리 속도면에서도 더 우수한 성능을 보였다. 이러한 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 SURF 보다 얼굴 인식에 적합함을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.129-137
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• 2004

이 논문은 Gabor 필터를 이용하여 두 서명 사이의 유사도를 계산하는 온라인 서명 검증 방법을 제안한다. 온라인 서명들의 유사도를 계산하기 위해서는 두 입력 서명의 각 위치 사이의 시간적인 대응 관계를 정확하게 구하는 것이 중요하다. 그러나 DP(dynamic programming) 매칭을 이용하는 기존의 포인트 매칭 방법은 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 이 논문에서는 Gabor 필터의 위상 출력을 이용하여 두 서명 사이의 시간적인 대응 관계를 빠르게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 서명의 상이도로서 두 가지 척도를 정의한다. 첫째, 추정된 지역적 시간 변이로부터 두 서명사이의 시간적 상이도를 구하고, 둘째, 두 서명 특징 프로파일의 시간적 대응 관계를 이용하여 시간 정보가 보정된 특징 프로파일 상이도를 구한다. 제안된 방법은 고정된 길이의 코드로 코드화되어 기존의 DP 매칭을 사용하는 시간적 변이 추정 방법보다 30배 이상 빠른 속도로 서명을 비교할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.597-600
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• 2007

얼굴은 개인의 신원확인을 위하여 중요한 생체부분이다. 하지만 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제이다. 저해상도 얼굴영상 조차도 대단히 큰 특징공간을 생성한다. 고유공간기반 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제를 보다 낮은 차원으로 줄여서 얼굴인식을 하는 방법이다. 본 연구의 목적은 실시간 얼굴인식을 위하여 빠른 특징 추출방법을 제공하는 것이다. 먼저, 입력된 얼굴 영상에서 주성분분석을 수행하여 고유벡터와 고유값을 생성하고, 생성된 고유벡터의 특이점에 Gabor 필터를 적용하여 특징벡터를 구성한 후에 앞에서 구해진 고유값을 곱하여 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 ORL 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.397-401
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• 1997

본 논문은 신경회로망과 Gabor변환을 홍채인식에 대한 연구이다. 현재 재발되고 있는 신원확인을 위한 여러 가지 인식 시스템 중 홍채인식의 특성과 비교우위적 장점을 소개하고, LVQ 신경회로망을 효과적인 초기화 방법과 Gabor변환을 이용한 홍채테이터의 특징추출에 대하여 논한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9C호
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• pp.748-755
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• 2010

본 논문은 가버 텐서(Gabor tensor)를 이용한 얼굴인식 시스템을 제안하였다. 가버 변환은 얼굴 고유의 특징을 잘 나타내주며 외부적인 영향을 줄일 수 있어 인식률 향상에 기여한다. 이러한 특징을 이용한 3차원의 텐서를 구성하여 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다. 3차원의 가버 텐서를 입력으로 하여 기존의 1차원이나 2차원 주성분 분석법(PCA)보다 다양한 특징을 이용할 수 있는 다중선형 주성분 분석법(Multilinear PCA)를 수행한 다음 선형 판별법(LDA)을 수행하는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 이러한 방법들은 표정이나 조명등의 변화에 강인한 특성을 가진다. 제안한 방법은 매트랩(Matlab)을 이용하여 실험하였다. ORL과 Yale 데이터베이스를 이용한 실험 결과를 기존의 방법들과 비교하였을 경우 제안한 방법이 기본적인 1차원 주성분 분석법보다 최대 9~27% 향상된 우수한 인식성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2637-2639
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• 2001

디지털 기술의 발전과 더불어 방대한 양의 영상데이터가 발생되어 데이터베이스화되고 있으며, 이러한 데이터베이스 상에서의 효율적인 데이터 검색은 중요한 문제가 되었다. 현재 영상의 색상, 형태 및 질감 특성 등을 사용하는 다양한 영상 검색 기법들이 제안되고 있으며 본 연구에서는 영상의 특징 정보로서 질감 특성인 Gabor 웨이블릿 특징을 이용한 검색 기술을 제안하고자 한다. 기존의 Gabor 웨이블릿 특징을 이용한 방법은 영상의 회전에 대해 동작하지 못하는 단점을 가지고 있으며 본 연구에서는 웨이블릿 필터를 수정함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스 상에서 회전 문제 등을 포함한 다양한 검색 실험을 수행함으로써 기존의 검색 방법들과 제안한 방법을 비교 평가하고자 한다.