• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.705-711
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• 2003

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점(FFPs:Facial Feature Points)을 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. 또한, 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였으며, 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.608-612
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• 2002

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 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.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.151-157
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• 2012

최근 영상처리기술과 컴퓨터과학의 발달로 연령변화에 따른 얼굴형상 분류 방법은 일반적인 주제가 되었다. 사람의 연령별 얼굴분류는 생물학적 유전자와 오랜 생활의 식습관으로 인하여 얼굴 형상이 변하기 때문에 통계적 형상만으로 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 Gobor 특징과 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령대별 얼굴분류 기법을 제안하였다. Gabor 웨이블릿 함수는 얼굴의 특징벡터를 구하기 위하여 사용되고 연령대별 얼굴형상 구분이 애매모호한 문제를 해결하기 위해 fuzzy SVM 기법을 이용하여 연령별 소속 함수를 정의하였다. 제안한 방법으로 연령별 소속함수에 따른 얼굴 분류 실험을 수행하였고 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.147-153
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• 2017

텍스쳐를 효과적으로 표현하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 과정이다. 효과적인 텍스쳐 표현을 통해 텍스쳐 분류나 텍스쳐 분할 등의 처리 성능을 향상시킬 수 있다. 가버 필터는 텍스쳐 표현을 위해 오랫동안 사용된 다해상도 스케일 기반의 방법이다. 가버 필터는 텍스쳐 분류나 분할에 높은 성능을 제공한다. 그러나 처리 과정의 연산량으로 인해 처리 시간이 매우 많이 소요되어 실제 응용에서는 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 가버 필터와 유사하게 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현할 수 있는 새로운 특징 표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 공간에서 방향과 스케일을 기반으로 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현한다. 2가지 실험 영상 집합에 대해 분류 실험을 수행하여 제안한 특징의 유용성을 확인하였다. 가버 필터와 유사한 분류 성능을 제공하면서 처리 속도는 가버 필터의 5%이하로 줄일 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1125-1134
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• 2007

본 논문에서는 가보 웨이블릿(Gabor Wavelet)을 이용한 회전 변화에 무관한 질감 분류 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 대용량 질감 데이터베이스에서 낮은 정정분류비(Correct Classification Rate)를 나타내었다. 제안한 방법은 가보 웨이블릿 필터링 된 영상에서 전역 특징 벡터(Global Feature Vector)와 지역 특징행렬(Local Feature Matrix)을 정의하였다. 회전 변화에 무관한 두 가지 특징 그룹을 이용하여 개선된 유사도 측정 판별식(Discriminant)을 정의하였으며, 실험을 통하여 대용량 질감 데이터베이스에 적용한 결과 향상된 정정분류비를 얻을 수 있었다. 또한 질감 영상 스펙트럼의 대칭성을 이용하여 기존의 방법보다 실험회수를 50% 가까이 감소시켰다 결론적으로 112개의 브로다츠(Brodatz) 질감 클래스에서 비교 방법에 따라 차이는 있으나 $2.3%{\sim}15.6%$의 향상된 정정분류비를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.821-827
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• 2009

표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.751-753
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• 1999

본 논문에서는 영상의 텍스쳐 정보를 이용하여 일반 영상에 대한 내용기반 영상 검색을 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다. Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 Gabor 필터 뱅크 내의 각 필터에 의해 필터링된 대역의 평균과 표준편차를 영상의 특징 벡터(Gabor Texture Feature)로 추출하여 영상들간의 유사성을 계산하는데 사용한다. 논문의 목적이 영상에 가해진 외적 변형, 즉 잡음 첨가, 블러링, 샤프닝 등과 같은 변형에 강인하게 동작할 수 있는 텍스쳐 특징 기반 영상 검색 기법을 제안하는 것이므로, 기존의 Gabor 필터만을 사용하여 텍스쳐 특징을 추출하여 검색의 기준으로 삼을 경우에 발생할 수 있는 주파수 성분의 변화에 대한 민감성을 Daubechies의 웨이브렛 필터를 사용하여 낮은 해상도에서 영상을 해석함으로써, 외적 변형에 대하여도 강인하게 동작할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 기존의 텍스쳐를 이용한 검색이 주로 텍스쳐 영역(textured region)에 대한 해석만을 하였지만, 본 논문에서는 이를 일반 영상에 적용하였으며, 일반 영상에 대해서도 효율적인 검색을 수행할 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2595-2597
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• 2002

오늘날 많은 디지털 저장 매체의 발달로 방대한 양의 영상 데이터가 데이터베이스화 되고 있으며 이러한 데이터베이스에서 필요한 영상 데이터론 효율적으로 검색하는 방범이 중요한 문제로 대두되고 있다. 현재 영상의 색상, 형태 및 질감 특성을 사용하여 다양한 영상 검색 방법이 제안되고 있으며 본 연구에선 이중 질감을 특징으로 하는 Gator 특징 벡터를 사용하고자 한다. 즉, 영상의 인터레스트 포인트를 찾아내어 그 점에서 Gabor 웨이블릿을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 VQ를 기반으로 한 히스토그램 인터섹션 방법을 이용하여 영상 검색을 한다. 기존의 Gator 웨이블릿 방법은 영상의 회전에 대해 잘 동작하지 못하는 단점을 가지고 있으며 이는 회전 영상에 대한 검색율 저하에 크게 작용한다. 이 문제를 해결하고자 본 논문에선 회전 불변 Gabor 필터를 이용한 영상 검색 방법을 제안하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.808-816
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• 2012

얼굴 인식은 여러 분야에서의 활발한 연구를 통해 많은 발전이 있었고, 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 최근 들어 물체 인식에 주로 사용되어온 특징점 추출 알고리즘이 얼굴 인식에도 적용되고 있다. 본 논문은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF를 이용한다. 사람은 얼굴의 형태 및 구조가 유사하므로 물체를 인식하는 경우보다 분별력이 떨어지기 때문에 SURF를 이용한 얼굴인식의 정확도는 낮은 편이다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 SURF를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴 인식 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식에 비해 정확도가 약 23% 향상된 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권11C호
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• pp.1510-1517
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• 2004

본 논문은 영상의 다중 해상도 정보를 이용하여 지문영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 지문영상에서 융선 진행의 변화가 심한 특이영역에서는 화소단위의 필터링을 수행하고, 완만한 변화를 보이는 영역에서는 블록 단위의 필터링을 선택적으로 수행함에 따라, 개선영상의 품질은 향상되며, 연산 량은 감소한다. 실험에 따르면 화소단위의 필터링에 의한 개선 방법에 비하여 연산 속도는 매우 빨라졌으며, 결과영상으로부터의 특징점 인식율의 비교에 따라 개선영상의 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.