• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.15-23
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• 2016

본 논문은 한국의 차량 번호판 인식에 효과적인 방법을 제안한다. 획득한 자동차 이미지로부터 Haar-Like Feature를 이용해 대략적인 번호판 후보 영역을 찾아낸 후, 랭크 필터를 사용하여 전처리를 하고 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 알고리즘을 사용하여 학습된 신경망을 이용하여 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.57-63
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• 2015

얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 성능이 향상된 얼굴영역 검출을 위해서 먼저 영상에서 YCbCr 피부색 색상 정보를 이용하여 배경을 제거하고 상태 기반 방법인 Haar-like Feature 방법을 이용하였다. 입력영상에 대하여 배경을 제거함으로써 처리속도가 향상된, 배경에 강건한 얼굴검출 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.75-77
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• 2012

본 논문에서는 영상에서 양쪽 눈 영역을 각각 검출하여 각 영역에 대한 지역적 이진화를 통해 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 단일 저해상도 웹 카메라 영상에서 haar-like feature를 이용해 사람의 얼굴을 검출 한 뒤, 얼굴 영역의 너비와 높이의 비율에 따라 양쪽 눈 영역을 각각 검출한다. 각 눈 영역에서 지역적으로 전처리 및 이진화를 수행하여 눈동자를 검출한다. 눈동자 검출은 HCI(Human-Computer Interface) 시스템에 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.198-201
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• 2009

본 논문에서는 명암 가중치를 적용한 반복 공간 모멘트를 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. CCD 카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 눈 영역을 찾기 전에 관심영역을 최소화하기 위하여 Haar-like feature를 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 그리고 주성분 분석의 고유 얼굴 기반인 고유 눈을 이용하여 눈 영역을 검출한다. 또한 눈 영역에서 가장 어두운 부분으로부터 눈의 특징 점을 찾고, 명암 가중치를 적용한 반복 수렴 공간 모멘트를 이용하여 정확한 눈동자 추적을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.700-703
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• 2016

OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.897-902
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.129-136
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• 2020

본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.85-88
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• 2017

보행자 검출을 위한 기술이 많이 개발되고 있으며 HOG(Histograms of oriented)와 haar-like feature를 이용한 특징값 검출을 통해 보행자를 검출하는 방법들이 대표적이라 할 수 있다. 하지만 이 방법들은 보행자가 사물에 가려졌을 때 보행자를 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 haar-like feature와 adaboost 학습알고리듬을 이용하여 보행자를 검출하고 kalman filter를 이용하여 보행자가 특정 사물에 가려지는 것 과 같은 occlusion 문제를 해결하여 보행자 검출 성능을 높이고자 하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권1호
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• pp.15-20
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• 2018

There are a lot of problems in the face detection area. One of them is detecting faces by facial features and reducing number of the false negatives and positions. This paper is directed to solve this problem by the proposed triangle method. Also, this paper explans cascades, Haar-like features, AdaBoost, HOG. We propose a scheme using 12-net, 24-net, 48-net to scan images and improve efficiency. Using triangle method for frontal pose, B and B1 methods for other poses in neural networks are proposed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.477-480
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• 2018

Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘이다. 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 분류를 위해 약분류기들의 선형 조합인 강분류기들로 구성된 cascade-Adaboost 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 구현을 위해 몇 개의 변수 설정을 요구하고 설정된 값들이 알고리즘 성능에 영향을 준다. 본 논문은 알고리즘에 설정되는 변수에 따른 얼굴 검출 성능을 분석한다.