• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
• /
• v.61 no.1
• /
• pp.143-147
• /
• 2012

The rapid growth of camera technology can provide various types of information which was not previously provided. Furthermore, IP camera which has rapid data transfer rate and high resolution particularly provide a lot of useful functions beyond the existing simple surveillance capabilities. We are developing Real-Time Face Recognition Access Control System based on the camera technology, and improvement of face detection and recognition algorithms are vitally needed to realize that system. In this paper, we proposes a method to improve the computing speed and detection rate by adding new features to the existing Viola-Jones detection algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1477-1479
• /
• 2015

기존의 연구와 같이 정확한 피부색 영역을 추출하기 위해 색상공간을 조절하는 방식은 조명이나 주변환경의 영향에 따라 잘못된 결과를 낼 수 있다. Camshift 알고리즘을 이용한 추적을 할 때에도 대상에게 맞춰진 피부색 히스토그램을 이용해서 추적하지 않으므로 범용성이 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Camshift 알고리즘의 최초추적 윈도우를 결정하고 히스토그램을 결정하여손 피부색 추적성능을 향상시켰다. 보편적인 피부색 필터를 이용하여 인체 전경을 추출하고, haar like feature detection (특징검출)을 이용하여 손 영역을 검색한다. 이후 피부색 필터를 통해 이진화 된 이미지를 이용해 원 영상을 마스킹 한 후 사용자 고유의 피부색의 히스토그램을 결정한다. 이 방법으로 얻은 히스토그램을 Camshift알고리즘에 적용하면 기존방식 으로 생성한 히스토그램을 사용할 때보다 좋은 추적 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.1022-1024
• /
• 2015

휴먼-컴퓨터 인터렉션과 같은 응용분야에서 손동작 인식을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 손동작 인식을 이용한 인터렉션의 성능 향상을 위해서는 정확한 손 영역 검출이 필요하다. 본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 Cascade 방식에 기반한 손 영역 검출 방법을 제안한다. Cascade 방식으로 손 영역을 검출할 경우보다 강인한 인식률을 얻기 위해서 색상정보를 이용하였으며, Haar-like 특징점으로 학습된 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.936-938
• /
• 2014

폐쇄회로 TV는 우리의 생활에 밀접하게 접근할 수 있는 수준에 다다르게 되었다. 따라서 중요한 작업은 영상에서 우리가 원하는 개체를 검출해내는 것이라 할 수 있다. 그 중에서 사람의 모습을 촬영해서 사람의 특징을 추출하는 연구가 많이 진행되었고 이를 이용해서 실제 CCTV 영상을 토대로 개체를 검출해내는 시스템에 대해 고찰하였다. 여러 가지 개체 검출 알고리즘 중에서 오픈소스로 제공이 되며, 다중 개체를 검출하기 위해서 Haar-like feature를 이용한 개체 추출 알고리즘을 이용하여 CCTV 다중대체 검출에 대해 실험을 진행하였다. 정지영상에서는 정면을 응시하는 얼굴영역 검출에서는 높은 성능을 보이며 다른 각도에서는 차이가 있지만 무난한 성능을 보이지만 실시간에서는 보정 작업이 필요하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.9-11
• /
• 2013

본 논문에서는 귀의 형태와 색을 통해서 질병을 자가진단 후 귀의 특정 부위를 자극하는 이침요법을 위한 시술 보조 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 피시술자의 귀의 이미지 정보와 질병에 대한 정보를 처리하여 이침을 위한 혈자리를 귀 이미지에 표시해 주는 시스템을 구현하였다. 특히 귀를 인식하는 부분에 있어서, Haar-like feature와 Adaboost알고리즘을 사용하는 OpenCV내의 함수를 사용하였고 인식된 귀영역을 그리드 영역으로 나누고 질병에 대한 사전 정보에 따라서 그리드 영역내의 이침혈자리 시스템을 표시하는 시스템으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.1077-1079
• /
• 2020

본 논문에서는 현재 활발히 연구 중에 있는 얼굴 인식의 전 과정인 얼굴 검출단계를 OpenCV를 이용한 안드로이드 기반의 휴대용 스마트폰으로 실시간 얼굴 및 눈 영역을 검출하는 어플리케이션의 개발을 수행하였다. 얼굴 검출 및 눈 검출 기술은 OpenCV에서 제공하는 실시간 얼굴 인식을 위해 이미지에서 얼굴의 특징을 찾는 기법 중 하나인 Haar-like Feature을 이용한 검출 방식을 사용하였다. 얼굴 검출 및 눈 검출에 대해 스마트폰에서 촬영한 이미지를 사용하여 구현 결과를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.17-20
• /
• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.37 no.7A
• /
• pp.586-599
• /
• 2012

This paper proposes a fast face detection and tracking method which uses depth images as well as RGB images. It consists of the face detection procedure and the face tracking procedure. The face detection method basically uses an existing method, Adaboost, but it reduces the size of the search area by using the depth image. The proposed face tracking method uses a template matching technique and incorporates an early-termination scheme to reduce the execution time further. The results from implementing and experimenting the proposed methods showed that the proposed face detection method takes only about 39% of the execution time of the existing method. The proposed tracking method takes only 2.48ms per frame with $640{\times}480$ resolution. For the exactness, the proposed detection method showed a little lower in detection ratio but in the error ratio, which is for the cases when a detected one as a face is not really a face, the proposed method showed only about 38% of that of the previous method. The proposed face tracking method turned out to have a trade-off relationship between the execution time and the exactness. In all the cases except a special one, the tracking error ratio is as low as about 1%. Therefore, we expect the proposed face detection and tracking methods can be used individually or in combined for many applications that need fast execution and exact detection or tracking.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.282-294
• /
• 2017

In this paper, we propose a novel intelligent headlight control (IHC) system which is durable to various road lights and camera movement caused by vehicle driving. For detecting candidate light blobs, the region of interest (ROI) is decided as front ROI (FROI) and back ROI (BROI) by considering the camera geometry based on perspective range estimation model. Then, light blobs such as headlights, taillights of vehicles, reflection light as well as the surrounding road lighting are segmented using two different adaptive thresholding. From the number of segmented blobs, taillights are first detected using the redness checking and random forest classifier based on Haar-like feature. For the headlight and taillight classification, we use the random forest instead of popular support vector machine or convolutional neural networks for supporting fast learning and testing in real-life applications. Pairing is performed by using the predefined geometric rules, such as vertical coordinate similarity and association check between blobs. The proposed algorithm was successfully applied to various driving sequences in night-time, and the results show that the performance of the proposed algorithms is better than that of recent related works.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.3 no.9
• /
• pp.361-368
• /
• 2014

The LPR(License plate recognition) system has been developed to efficient control for complex traffic environment and currently be used in many places. However, because of light, noise, background changes, environmental changes, damaged plate, it only works limited environment, so it is difficult to use in real-time. This paper presents a heuristic segmentation algorithm for robust to noise and illumination changes and introduce a real-time license plate recognition system using it. In first step, We detect the plate utilized Haar-like feature and Adaboost. This method is possible to rapid detection used integral image and cascade structure. Second step, we determine the type of license plate with adaptive histogram equalization, bilateral filtering for denoise and segment accurate character based on adaptive threshold, pixel projection and associated with the prior knowledge. The last step is character recognition that used histogram of oriented gradients (HOG) and multi-layer perceptron(MLP) for number recognition and support vector machine(SVM) for number and Korean character classifier respectively. The experimental results show license plate detection rate of 94.29%, license plate false alarm rate of 2.94%. In character segmentation method, character hit rate is 97.23% and character false alarm rate is 1.37%. And in character recognition, the average character recognition rate is 98.38%. Total average running time in our proposed method is 140ms. It is possible to be real-time system with efficiency and robustness.