• Title/Summary/Keyword: Gabor Wavelet

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Time-Frequency Analysis of Dispersive Waves in Structural Members Under Impact Loads (시간-주차수 신호처리를 이용한 구조용 부재에서의 충격하중에 의한 분석 파동의 해석)

  • Jeong, H.;Kwon, I.B.;Choi, M.Y.
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.20 no.6
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    • pp.481-489
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    • 2000
  • A time-frequency analysis method was developed to analyze the dispersive waves caused by impact loads in structural members such as beams and plates. Stress waves generated by ball drop and pencil lead break were recorded by ultrasonic transducers and acoustic emission (AE) sensors. Wavelet transform (WT) using Gabor function was employed to analyze the dispersive waves in the time-frequency domain, and then to find the arrival time of the waves as a function of frequency. The measured group velocities in the beam and the plate were compared with the predictions based on the Timoshenko beam theory and Rayleigh-Lamb frequency equations, respectively. The agreements were found to be very good.

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Multi-Modal Biometrics Recognition Method of Face Recognition using Fuzzy-EBGM and Iris Recognition using Fuzzy LDA (Fuzzy-EBGM을 이용한 얼굴인식과 Fuzzy-LDA를 이용한 홍채인식의 다중생체인식 기법 연구)

  • Go Hyoun-Joo;Kwon Mann-Jun;Chun Myung-Ceun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.299-301
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    • 2005
  • 본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

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Comparison of Iris Feature Extraction Using Texture Analysis Methods (텍스쳐 분석 기법을 이용한 홍채 특징 추출의 비교)

  • Kim, Yong-Jin;Son, Byung-Jun;Kim, Kee-Jin;Lee, Yill-Byung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.847-850
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    • 2005
  • 본 논문에서는 저차원의 홍채 특징을 추출하기 위한 방법으로 텍스쳐 분석 기법에서 사용되는 Gabor 필터, Laws 필터 및 Wavelet 변환 및 추가적인 방법으로 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 비교 분석하였다. 실험을 통해 일반적인 평균과 분산을 이용한 텍스쳐 기반 특징 추출 방법의 홍채인식 적용 가능성과, 텍스쳐 기반 특징 추출 방법에 의해 얻어진 1차 특징추출에 대해 추가 과정을 통해 높은 식별력과 낮은 차원을 가지는 특징을 얻을 수 있음을 증명한다.

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Multi-Modal Biometrics Recognition Using the Iris Recognition and Face Recognition (홍채인식과 얼굴인식을 이용한 다중생체인식)

  • You, Byoung-Jin;Go, Hyoun-Joo;Kwon, Man-Jun;Chun, Myung-Geun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.427-430
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    • 2005
  • 본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

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Attendance Management System using Iris Recognition (홍채인식을 이용한 근태관리 시스템)

  • Lee, Woo-Jin;Byon, Ju-Roung;Gang, Byung-Gil;Bae, You-Suk
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.10c
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    • pp.455-458
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    • 2007
  • 생체 인식에 있어서 가장 높은 성능을 가진 것으로 알려진 홍채인식 시스템은 고도의 보안성을 요구하는 시스템에 적합하지만 높은 하드웨어 비용 때문에 널리 보급되고 있지는 못하고 있는 실정이다. 한편, 단초점 CMOS센서는 높은 하드웨어 비용을 보완할 수 있고 개인을 식별하기에 충분한 해상도를 제공한다. 본 논문에서는 단초점 센서를 사용하여 하드웨어 비용을 줄이고 홍채패턴의 코드화는 상용화된 제품에 사용되어 이미 안정적이라 평가받은 John G. Daugman 의 Gabor Wavelet Transform 을 기반으로 하여 홍채인식 시스템을 구현하고 이를 실생활에 적용할 수 있는 근태관리 시스템을 개발하였다.

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Warping using for Efficiency Face Recognition (워핑 기법을 적용한 효율적인 얼굴 인식)

  • Jung, Won-Gu;Rhee, Pil-Kyu
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.832-834
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    • 2005
  • 본 논문에서는 여러 가지 표정으로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 각 얼굴 이미지들은 상황에 따라 많은 표정에 영향 성분을 포함하고 있다. 이런 각기 특성이 다른 얼굴 이미지들의 효율적인 인식을 위하여, 특징 점을 선정을 한 후 실험 진행을 하면 표정에 영향을 많이 받는 이미지를 구분할 수 있다. 여기서 제안하는 방법은 표정이 많이 포함된 이미지에 대하여 표정에 영향을 많이 미치는 특징 점과 그 특징 점영역에 와핑 기법을 처리함으로써 표정이 있는 이미지를 인식하는 방법을 제안한다.

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A User Authentication System Using Gabor Wavelet and Principal Component Analysis (가보함수와 주성분 분석을 이용한 사용자 인증 시스템)

  • Park, Jun-Woo;Rhee, Phill-Kyu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.147-150
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    • 2001
  • 컴퓨터의 보편화와 멀티미디어의 발전으로 많은 인공지능의 분야들이 실생활에 응용되고 있다. 이 중에서 얼굴인식은 최근에 연구가 활발한 분야 중에 하나이며 다른 생체인식과는 달리 기계 장치에 신체의 일부를 접촉하지 않고 사람을 확인할 수 있다. 이러한 이유로 향후 생체인식 중 얼굴인식이 차지하는 비중은 커질 것으로 예상되고, 멀티미디어 보안 시스템 등에서 많은 응용이 기대되고 있다. 본 논문에서 정확한 사용자 인증을 위하여 기존의 주성분 분석(PCA; Principal Component Analysis)이 가지고 있는 단점인 조명에 영향을 많이 받는 것을 보완하기 위해, 다양한 조명에 안정적인 가보 함수를 같이 사용하였다. 주성분 분석만을 이용하는 것보다 사용자 인증의 성공률을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

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Detection of abnormal white blood cell using shape and texture feature (모양과 질감 특징을 이용한 비정상 백혈구 검출)

  • Lee, Sung-Hwan;Choi, Young-Su;Hwang, Chi-Jung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.852-854
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    • 2000
  • 최근 컴퓨팅 환경의 발달과 함께 영상처리 기술을 이용하여 의료 영상들을 처리하려는 시도가 활발히 진행되고 있다. 백혈병의 경우, 말초 혈액이나 골수 영상을 통하여 백혈구의 수와 모양, 핵의 유무, 핵의 모양 등을 근거로 진단을 내리게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 골수 영상으로부터 백혈구 영역을 검출하여 백혈구의 모양과 질감 정보를 이용하여 특이한 성질을 지닌 백혈구를 검출해 내는 시스템을 제안하고 구현하였다. 백혈구의 영역을 검출하기위해서는 입력영상의 RGB 값을 이용한 임계치 방법을 사용하였고, 모양 특징은 이동, 확대/축소, 회전에 불변인 성질을 지닌 UNL Fourier 변환을 사용하였으며, 질감 특징은 Gabor wavelet 변환을 이용하여 추출하였다.

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The Implementation of Face Recognition System for Intelligent Surveillance (지능형 영상 보안을 위한 얼굴 인식 시스템 구현)

  • Kim, Su-Hyun;Jeong, Chang-sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1401-1403
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    • 2013
  • 사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

Driving School Attendance Management System based on Multi-modal Biometrics (다중 바이오인식 기반 운전면허학원 근태관리 시스템)

  • Kim, Yong-Joong;Park, Sung-Ho;Choi, Woo-Joon;Seo, Dae-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.506-509
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    • 2010
  • 본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.