• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.76-85
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• 2011

본 논문에서는 Gabor 특징과 웨이브렛 영역의 BDIP와 BVLC 특징을 이용한 질감 특징 기반 언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환과 웨이브렛 변환을 적용한다. 웨이브렛 영역의 상세 대역에는 Donoho의 연역치화를 적용하여 잡음을 제거한다. 이어서 Gabor 영상에는 크기 연산자를 적용하고 웨이브렛 부대역에는 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 그런 다음 Gabor 크기 영상과 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 통계치를 계산하여 그 결과들을 벡터화하고 융합하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 실험 문서 영상 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.277-286
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• 2014

본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.892-903
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• 2018

The paper proposes a novel gait recognition algorithm based on feature fusion of gait energy image (GEI) dynamic region and Gabor, which consists of four steps. First, the gait contour images are extracted through the object detection, binarization and morphological process. Secondly, features of GEI at different angles and Gabor features with multiple orientations are extracted from the dynamic part of GEI, respectively. Then averaging method is adopted to fuse features of GEI dynamic region with features of Gabor wavelets on feature layer and the feature space dimension is reduced by an improved Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Finally, the vectors of feature fusion are input into the support vector machine (SVM) based on multi classification to realize the classification and recognition of gait. The primary contributions of the paper are: a novel gait recognition algorithm based on based on feature fusion of GEI and Gabor is proposed; an improved KPCA method is used to reduce the feature matrix dimension; a SVM is employed to identify the gait sequences. The experimental results suggest that the proposed algorithm yields over 90% of correct classification rate, which testify that the method can identify better different human gait and get better recognized effect than other existing algorithms.

• 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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권1호
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• pp.103-116
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• 2013

Prostate cancer is one of the most frequent cancers in men and is a major cause of mortality in the most of countries. In many diagnostic and treatment procedures for prostate disease accurate detection of prostate boundaries in transrectal ultrasound(TRUS) images is required. This is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noise and the short range of gray levels. In this paper a method for automatic prostate segmentation in TRUS images using Gabor feature extraction and snake-like contour is presented. This method involves preprocessing, extracting Gabor feature, training, and prostate segmentation. The speckle reduction for preprocessing step has been achieved by using stick filter and top-hat transform has been implemented for smoothing the contour. A Gabor filter bank for extraction of rotation-invariant texture features has been implemented. A support vector machine(SVM) for training step has been used to get each feature of prostate and nonprostate. Finally, the boundary of prostate is extracted by the snake-like contour algorithm. A number of experiments are conducted to validate this method and results showed that this new algorithm extracted the prostate boundary with less than 10.2% of the accuracy which is relative to boundary provided manually by experts.

• 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.