• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.597-604
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• 2009

번호판 인식 시스템의 인식 성능의 향상을 위해서는 문자 추출 및 문자인식을 하는 인식단계의 성능도 중요하지만 번호판 영역의 추출의 성능, 또한 중요하다. 본 논문에서는 기존 번호판 추출 과정의 오류를 분석하여, 유형별 분류를 하고, HoG (histogram of gradient) 특징 추출과 AdaBoost 기반 검증 절차를 적용하여 알고리즘 개선을 하였다. HoG 특징은 다양한 유형의 번호판 유형과 잡음에 강건한 특성을 갖게 되어, 이전에 검출하지 못하였던 번호판 영역을 검출하는데 효과적인 방법임을 보여준다.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1064-1073
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• 2015

In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.443-458
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• 2014

An extreme learning machine (ELM) is a recently proposed learning algorithm for a single-layer feed forward neural network. In this paper we studied the ensemble of ELM by using a bagging algorithm for facial expression recognition (FER). Facial expression analysis is widely used in the behavior interpretation of emotions, for cognitive science, and social interactions. This paper presents a method for FER based on the histogram of orientation gradient (HOG) features using an ELM ensemble. First, the HOG features were extracted from the face image by dividing it into a number of small cells. A bagging algorithm was then used to construct many different bags of training data and each of them was trained by using separate ELMs. To recognize the expression of the input face image, HOG features were fed to each trained ELM and the results were combined by using a majority voting scheme. The ELM ensemble using bagging improves the generalized capability of the network significantly. The two available datasets (JAFFE and CK+) of facial expressions were used to evaluate the performance of the proposed classification system. Even the performance of individual ELM was smaller and the ELM ensemble using a bagging algorithm improved the recognition performance significantly.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.562-568
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• 2016

본 논문에서는 다양한 교통 표지판 중에서 운전자의 안전운행에 밀접하게 관계가 있는 속도 표지판을 인식하는 연구에 초점을 맞추고 있다. HOG (histogram of gradient)와 LBP (local binary patterns) 가 객체 인식을 위한 대표적 특징이지만, 이러한 특징들은 패턴을 생성할 때 목표 객체의 회전을 고려하지 않음으로써 객체의 회전에 약한 특성을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인한 이진 패턴을 생성하기 위해 FRIBP (fast rotation-invariant binary patterns)를 제안하고 있다. 본 논문에서 제안하는 FRIBP 알고리즘은 히스토그램에서 불필요한 레이어를 삭제하고 비교연산과 시프트 연산을 제거하여 빠르게 원하는 특징을 추출할 수 있도록 설계되었다. 제안된 FRIBP 알고리즘은 GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark) 데이터에 적용되어, 다른 비교 알고리즘과 유사한 성능을 보여주었다. 또한, 12,630개의 테스트 데이터에 대해 기존의 방법들보다 약 0.47초가 향상된 인식 속도를 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.62-69
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• 2017

신호등 검출은 첨단운전자보조시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 알고리즘의 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 영상처리 기반의 신호등검출 알고리즘은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안하는 컬러맵과 HSV(hue-saturation-value)를 이용하여 신호등의 후보영역을 검출한다. 이후 검출된 신호등 후보영역으로부터 HOG(histogram of oriented gradient) 서술자와 SVM(support vector machine)을 이용하여 신호등을 검출한다. 검출된 신호등 영상을 이용하여 제안하는 Multilayer HOG 서술자를 이용하여 신호등의 방향 정보를 결정한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 제안하는 알고리즘은 높은 검출성능과 실시간 처리가 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권3호
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• pp.305-323
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• 2010

This paper proposes an efficient and yet powerful local descriptor called phase-space partition based descriptor (PPD). This descriptor is designed for the mobile image matching and retrieval. PPD, which is inspired from SIFT, also encodes the salient aspects of the image gradient in the neighborhood around an interest point. However, without employing SIFT's smoothed gradient orientation histogram, we apply the region based gradient statistics in phase space to the construction of a feature representation, which allows to reduce much computation requirements. The feature matching experiments demonstrate that PPD achieves favorable performance close to that of SIFT and faster building and matching. We also present results showing that the use of PPD descriptors in a mobile image retrieval application results in a comparable performance to SIFT.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.66-72
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• 2014

Histogram of oriented gradient (HOG) 특징은 영상 기반 보행자 인식에서 널리 사용되고 있다. HOG 특징을 이용한 보행자 인식의 인식률을 높이는데 가장 중요한 역할을 하는 것은 보간 기술이다. HOG 특징 연산에 보간 기술을 적용하기 위해서는 각 픽셀의 기울기 방향에 가장 근접한 두 개의 기울기 방향 bin과 가중치를 계산해야 한다. 따라서 본 논문에서는 HOG 특징 연산에 적용하기 위한 효율적인 기울기 방향 bin 및 가중치 연산 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 탄젠트 함수와 나눗셈 연산을 피하기 위해 미리 계산된 값을 테이블로 지정하여 사용하였으며, 탄젠트 함수와 가중치 값의 특성을 이용함으로써 회로 내 테이블의 크기를 최소화하였다. 또한 처리 속도 향상을 위해 파이프라인 구조를 적용하였으며, 효율적인 coarse 및 fine 탐색 방법을 적용하여 각 픽셀에 대한 기울기 방향 bin과 가중치를 두 클락 사이클 내에 계산한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 $1^{\circ}$ 단위로 기울기 방향을 계산하여 기울기 방향 bin과 가중치를 모두 결정하기 때문에 HOG 특징을 위한 보간 기술에 적용되어 높은 인식률을 제공하기 위해 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.654-662
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• 2010

본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권4호
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• pp.119-128
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• 2016

This study aims to suggest a new algorithm for detecting two-wheelers on road that have various shapes according to the viewing angle for vision based intelligent vehicles. This article describes a new approach to two-wheelers detection algorithm riding on people based on modified Histogram of Oriented Gradients (HOG) using correlation coefficient (CC). The CC between two local area variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using HOG which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the CC between the area of each cell and one of two-wheelers, can be extracted as the weighting factor in process for normalizing the modified HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1221-1227
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• 2015

에지 검출은 문자, 차선 및 물체 인식 등을 구현하는 과정에서 영상을 단순화하기 위한 중요한 기술 중 하나이며, 우수한 에지 검출을 위한 다양한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 공간 영역에서 방향성 기울기 마스크를 적용하여 에지를 구하는 방법과 SE(structure element)를 이용한 수학적 모폴로지(mathematical morphology) 기반의 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 방법들은 지나치게 어둡거나 밝은 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 방법 중 Sobel 방법과 히스토그램 평활화 방법을 적용하는 알고리즘을 제안하였다.