• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.250-255
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• 2000

This paper is concerning off-line signature verification using a density function which is obtained by convolving the signature image with twelve-directional 5$\times$5 gradient masks and the weighted fuzzy mean classifier. The twelve-directional density function based on Nevatia-Babu template gradient is related to the overall shape of a signature image and thus, utilized as a feature set. The weighted fuzzy mean classifier with the reference feature vectors extracted from only genuine signature samples is evaluated for the verification of freehand forgeries. The experimental results show that the proposed system can classify a signature whether genuine or forged with more than 98% overall accuracy even without any knowledge of vaned freehand forgeries.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.157-160
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• 2000

This paper proposes a color-based image retrieval method using color adjacency and gradient. In proposed method, both the adjacency of different colors and gradient of a color in homogeneous region are considered as features of an image. The gradient, defined as the maximum distance along the direction with largest change of color, is computed for each pixel to determine whether the center color is similar or different to the neighboring colors. Therefore the problems caused by uniform quantization, which is popularly used at most existing retrieval, can be avoided. And furthermore, the storage of the feature is reduced by the proposed binary representation.

• 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.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.30-41
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• 2010

In this study we propose a new texture feature extraction method based on an estimation of the brightness and structural uniformity of CT images representing the important characteristics for emphysema recognition. The Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) is first used to combine gray level in order to describe the brightness uniformity characteristics of the CT image. Then the gradient orientation difference is proposed to generate another CS-LBP code combining with gray level to represent the structural uniformity characteristics of the CT image. The usage of the gray level, CS-LBP and gradient orientation differences enables the proposed method to extract rich and distinctive information from the CT images in multiple directions. Experimental results showed that the performance of the proposed method is more stable with respect to sensitivity and specificity when compared with the SGLDM, GLRLM and GLDM. The proposed method outperformed these three conventional methods (SGLDM, GLRLM, and GLDM) 7.85[%], 22.87[%], and 16.67[%] respectively, according to the diagnosis of average accuracy, demonstrated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 의료영상 인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 대뇌출혈성 병변인식 시스템을 구현하기 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 Wavelet 변환과 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Gradient descent BP는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Gradient descent BP를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 대뇌출혈성 병변인식에 적용하여 구현함으로써 총 50개의 패턴 중 45개의 영상이 인식에 성공하였고 전체 평균 인식률은 각각 90%와 87%의 인식률을 보였다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2776-2788
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• 1996

A new feature-based motion parameter estimation for arbitrary-shaped regions is proposed. Existing motion parameter estimation algorithms such as gradient-based algorithm require iterations that are very sensitive to initial values and which often converge to a local minimum. In this paper, the motion parameters of an object are obtained by solving a set of linear equations derived by the motion of salient feature points of the object. In order to estimate the displacement of the feature points, a new process called the "bi-directional correspondence scheme" is proposed to ensure the robjstness of correspondence. The proposed correspondence scheme iteratively selects the feature points and their corresponding points until unique one-to-one correspondence is established. Furthermore, initially obtained motion paramerters are refined using an iterative method to give a better performance. The proposed algorithm can be used for motion estimationin object-based image coder, and the experimental resuls show that the proposed method outperforms existing schemes schemes in estimating motion parameters of objects in image sequences.sequences.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.75-83
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• 2018

최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 $227{\times}227$의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.378-391
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• 2010

본 논문에서는 손가락 면의 영상으로 개인 식별이 가능한지를 실험하고 그 결과를 제시하였다. 이를 위하여 구배치(gradient)를 산출할 수 있는 오퍼레이터인 FFG 마스크(Facet Function Gradient mask)를 사용하고, F-알고리즘이라 명명한 새로운 방법으로 매칭 처리를 하였다. 이 알고리즘에서 손가락 면의 영상을 일정한 크기의 부영역(subregion)으로 나누고, 부영역은 다시 일정한 크기의 패치(patch)들로 나눈다. 각 패치에 같은 크기의 FFG 마스크들을 컨벌루션시키고, 마스크 별로 하나의 수치를 얻는다. 이들 수치를 특징매트릭스(feature matrix)로 삼고, norm에 의하여 동일인 여부를 판정한다. 두 개의 손 영상이 동일인의 것인 경우와 그렇지 않은 경우에 FFG 컨벌루션 수치 차 제곱 총화의 분포를 관찰한 결과 뚜렷한 차별성을 보였다. 이것은 손가락 면 영상의 식별 능력을 입증하는 결과이다. 100명의 손 영상을 5벌씩 촬영한 500장의 영상을 F-알고리즘에 의하여 실험한 결과 95.0%의 개인 식별률을 얻었다. 이러한 식별 능력과 식별률에 비추어 손가락 면(finger face)은 다른 biometric들과 대등한 수준으로 개인 식별을 위한 biometrics의 하나로 손색이 없음을 말할 수 있다

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.