• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.901-904
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• 2000

A direct authentication from gray-scale image, instead of the conventional multi-step preprocessing, is proposed using Gabor filter-based features from the gray-scale fingerprint around core point. The core point is located as a reference point for the translation invariant matching. And its principal symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and features are directly extracted form the blocked gray level fingerprint using Gabor filter. The proposed fingerprint authentication is based on the Euclidean distance between the corresponding Gabor features of the input and the template fingerprints. Experiments are conducted on 300${\times}$300 fingerprints obtained from a CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could lower the False Reject Rate(FRR) to 18.2% under False Acceptance Rate(FAR) of 0%.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.181-184
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• 2003

본 논문은 생체측정학(Biometrics)중 홍채의 패턴을 이용하는 것으로, 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징값을 추출한다. 또한, 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 사람을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 남성과 여성 대상자 10명의 왼쪽 눈에 대해 5회 촬영하여 데이터베이스 구축 후, 실험한 결과 90%이상의 높은 인식률을 얻음으로 제안한 알고리듬의 유용성을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.716-721
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• 2003

본 논문에서는 사람의 생태학적, 행동학적 특성을 이용하여 개인을 인식하는 생체인식 기법의 하나인 홍채인식을 다루었다. 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 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징 값을 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 대상을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 10명에 대해 5회씩 촬영한 데이터베이스에 대해 실험한 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.778-785
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• 2009

This paper presents a Gabor texture feature extraction method for classification of discolored Metal pad images using GPU(Graphics Processing Unit). The proposed algorithm extracts the texture information using Gabor filters and constructs a pattern map using the extracted information. Finally, the golden pad images are classified by utilizing the feature vectors which are extracted from the constructed pattern map. In order to evaluate the performance of the Gabor texture feature extraction algorithm based on GPU, a sequential processing and parallel processing using OpenMP in CPU of this algorithm were adopted. Also, the proposed algorithm was implemented by using Global memory and Shared memory in GPU. The experimental results were demonstrated that the method using Shared memory in GPU provides the best performance. For evaluating the effectiveness of extracted Gabor texture features, an experimental validation has been conducted on a database of 20 Metal pad images and the experiment has shown no mis-classification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.237-248
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• 2010

컴퓨터/로봇 비전 분야에서 실세계 장면들을 촬영할 때, 상당 부분의 텍스처 기반 패턴들이 발견되는데, 본 논문에서는 그런 다양한 패턴들을 적절하게 표현할 수 있는 수학적 모델(Gabor 함수)을 기반으로 한 특징 측정 좌표 체계를 소개한다. 그 체계를 통한 텍스처 패턴의 여러 특징들에 대한 측정값의 표현은 텍스처 패턴분류 작업을 수행하는데 보다 효율적인 성능을 가능케 한다. 또한 실험에 사용된 텍스처 이미지 데이터의 좌표 체계에서의 표현 정보가 추후 유사 연구들에 의해 활용될 수 있으며, 제안된 좌표 체계에서 표현된 패턴 데이터를 분류하는데 가장 적합한 의사결정나무 알고리듬을 사용한다. 최종적으로, 다양한 텍스처 패턴분류 실험을 통해 기존 연구 방법들에 비해 연구 결과의 개선이 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.429-432
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• 2011

Recognizing human activities from image sequences is an active area of research in computer vision. Most of the previous work on activity recognition focuses on recognition from a single view and ignores the issue of view invariance. In this paper, we present an independent Gabor features (IGFs) method comes from the derivation of independent Gabor features in the feature extraction stage. The Gabor transformed human image exhibit strong characteristics of spatial locality, scale and orientation selectivity.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2598-2600
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• 2002

본 논문은 다양한 크기와 복잡한 배경을 포함한 질의 얼굴 영상이 들어 왔을 때 질의 영상의 얼굴 타원 정보 내에서의 Corner point들에서의 Gabor 웨이블릿 특성을 이용한 얼굴 인식에 관한 것이다. 기존에 방법은 다른 크기와 배경의 질의 영상이 들어왔을 때에는 배경에서의 Corner Point들에 대한 영향과 영상의 크기가 다름으로 인해 Corner point의 변화와 Gabor 특징벡터의 변화 때문에 인식률이 저하되었다. 이러한 단점을 보완하고자 질의 영상의 얼굴 타원 정보를 추출하여 배경에 의한 영향을 제거하고, 크기를 보정해줌으로써 기존의 우수한 성능을 유지함과 동시에 다양한 크기와 배경을 가진 질의 얼굴 영상을 인식할 수 있도록 한 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.20-30
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• 2003

기존에 홍채 특징 추출을 위해 가장 많이 사용하는 방법인 직교 이차원 Gabor 웨이블릿의 경우, 2개 이상의 기저 함수들을 다양한 홍채 위치에 적용시켜서 얻어진 256바이트의 홍채 코드를 이용하여 홍채 인식을 수행한다. Gabor 웨이블릿은 홍채 패턴 특성이 반영되지 않은 기저 함수들을 많은 홍채 텍스쳐 위치에 적용함으로써, 생성된 홍채 코드들 사이에 상호 의존성이 높은 불필요한 코드들이 존재하게 되며, 결과적으로 전체 홍채 코드의 크기가 너무 커진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 새로운 홍채 특징 추출 및 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 독립 성분 분석 방법은 홍채 텍스쳐 자체로부터의 학습을 통하여 최적의 기저 벡터들을 얻을 수 있기 때문에, 홍채 코드의 크기가 작으면 저도 홍채 패턴의 특성을 가장 잘 반영하는 홍채 특징들을 추출할 수 있다. 또한 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 홍채 특징 추출 및 홍채인식 성능을 보다 개선하기 위하여, 독립 성분 기저 벡터를 재구성하는 방법과 기저 벡터의 집합을 두 가지 이상으로 적용하는 방법을 제안한다. 개선된 독립 성분 분석은 Gabor 웨이블릿 방법과 성능을 비교하였으며, 인식 오류율은 유사한 결과를 나타내면서도 홍채 코드 크기는 4배 이상 감소되는 뛰어난 성능을 나타냈다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권5호
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• pp.62-68
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• 2010

적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.