• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.91-98
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• 2022

본 연구에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 딥러닝 기술 기반 객체 탐지 알고리즘을 이용해 부경대학교 교내 유동인구 조사 및 분석을 수행하였다. 라즈베리파이를 이용하여 이미지를 수집한 후 YOLO3의 IMAGEAI, YOLOv5 모델을 사용하여 수집한 이미지의 인물 검출을 진행하였으며 정확도 비교 분석을 위해 Haar-like features, HOG 모델을 사용하였다. 분석결과, 개교기념일로 인한 휴교에 가장 적은 유동인구가 관측되었다. 대체적으로 입구의 유동인구가 출구의 유동인구보다 많았으며, 입구와 출구 모두 학교의 기념일과 행사에 따라 유동인구가 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권6호
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• pp.598-606
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• 1990

Common problems encountered when orthogonal functions are used in system analysis and state estimation are the time consuming process of high order matrix inversion required in finding the Kronecker products and the truncation errors. In this paper, therefore, a method for the analysis of bilinear systems using Walsh, Block pulse, and Haar functions is devised, Then, state estimation of bilinear system is also studied based on single term expansion of orthogonal functions. From the method presented here, when compared to the other conventional methods, we can obtain the results with simpler computation as the number of interval increases, and the results approach the original function faster even at randomly chosen points regardless of the definition of intervals. In addition, this method requires neither the inversion of large matrices on obtaining the expansion coefficients nor the cumbersome procedures in finding Kronecker products. Thus, both the computing time and required memory size can be significantly reduced.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2138-2144
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• 2016

People with visual disabilities suffer environmentally, socially, and technologically. Navigating through places and recognizing objects are already a big challenge for them who require assistance. This study aimed to develop an android-based assistive application for the visually impaired. Specifically, the study aimed to create a system that could aid visually impaired individuals performs significant tasks through object recognition and identifying locations through GPS and Google Maps. In this study, the researchers used an android phone allowing a visually impaired individual to go from one place to another with the aid of the application. Google Maps is integrated to utilize GPS in identifying locations and giving distance directions and the system has a cloud server used for storing pinned locations. Furthermore, Haar-like features were used in object recognition.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.17-20
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• 2007

본 논문은 차량 내부에서 정면의 얼굴 뿐 아니라, 측면의 얼굴도 효과적으로 추출하기 위해 다시점의 Haar-like 특징을 결합하여 사용하는 방법을 개발하여 적용하였고, 얼굴의 위치변화에 비교적 강건한 HMM(Hidden Markov Model)기반의 얼굴 인식을 사용하며, 또한 다양한 얼굴자세, 조명환경 등의 다중 얼굴 자료를 기반으로 하는 다시점 얼굴 DB의 학습을 통해 보다 강건하게 얼굴을 인식할 수 있도록 개선하였다. PC를 통해 운전자의 얼굴이 정상적으로 인식되면 자동으로 시동모듈을 제어하여 시동을 걸어줌으로써 운전자의 편리성을 향상할 수 있고 운전자가 아닌 자가 운전석에 착선한 경우에는 획득된 운전자의 얼굴영상 부분을 원격단말기로 전송하여 운전자 또는 경찰이 이를 이용하여 도난을 방지할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 지원한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.610-619
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• 2015

*In this paper, we propose a real-time face tracking system using an adaptive face detector and a tracking algorithm. An image is divided into the regions of background and face candidate by a real-time updated skin color identifying system in order to accurately detect facial features. The facial characteristics are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted by Principal Component Analysis (PCA), and the interpreted principal components are processed by Support Vector Machine (SVM) that classifies into facial and non-facial areas. The movement of the face is traced by Kalman filter and Mean shift, which use the static information of the detected faces and the differences between previous and current frames. The proposed system identifies the initial skin color and updates it through a real-time color detecting system. A similar background color can be removed by updating the skin color. Also, the performance increases up to 20% when the background color is reduced in comparison to extracting features from the entire region. The increased detection rate and speed are acquired by the usage of Kalman filter and Mean shift.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권7호
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• pp.389-398
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• 2000

The popular methods to check the identity of individuals include passwords and ID cards. These conventional method for user identification and authentication are not altogether reliable because they can be stolen and forgotten. As an alternative of the existing methods, biometric technology has been paid much attention for the last few decades. In this paper, we propose an efficient system for recognizing the identity of a living person by analyzing iris patterns which have a high level of stability and distinctiveness than other biometric measurements. The proposed system is based on wavelet transform and a competitive neural network with the improved mechanisms. After preprocessing the iris data acquired through a CCD camera, feature vectors are extracted by using Haar wavelet transform. LVQ(Learning Vector Quantization) is exploited to classify these feature vectors. We improve the overall performance of the proposed system by optimizing the size of feature vectors and by introducing an efficient initialization of the weight vectors and a new method for determining the winner in order to increase the recognition accuracy of LVQ. From the experiments, we confirmed that the proposed system has a great potential of being applied to real applications in an efficient and effective way.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.30-39
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• 2012

본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제6권3호
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• pp.241-249
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• 2007

This paper describes a real-time face tracking system using effective detector and Kalman filter. In the proposed system, an image is separated into a background and an object using a real-time updated face color for effective face detection. The face features are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. The moving face is traced with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. The proposed system sets up an initial skin color and updates a region of a skin color through a moving skin color in a real time. It is possible to remove a background which has a similar color with a skin through updating a skin color in a real time. Also, as reducing a potential-face region using a skin color, the performance is increased up to 50% when comparing to the case of extracting features from a whole region.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.261-268
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• 2014

Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method's classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.