• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.839-844
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• 2009

In this paper, a real-time eye tracking method using fast face detection is proposed. Most of the current eye tracking systems have operational limitations due to sensors, complicated backgrounds, and uneven lighting condition. It also suffers from slow response time which is not proper for a real-time application. The tracking performance is low under complicated background and uneven lighting condition. The proposed algorithm detects face region from acquired image using elliptic Hough transform followed by eye detection within the detected face region using Haar-like features. In order to reduce the computation time in tracking eyes, the algorithm predicts next frame search region from the information obtained in the current frame. Experiments through simulation show good performance of the proposed method under various environments.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.373-376
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• 2013

Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.418-420
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• 2008

얼굴 윤곽선 검출을 위해 그동안 많은 알고리즘이 연구되었다. 그리고 최근에 기존 Active Appearance Model(AAM)에 비해 성능이 개선된 Boosted Appearance Model (BAM)가 Liu에 의해제안되었다. BAM에서는 매 반복 단계마다 Steepest Descent 영상을 구해야 하는데 입력영상의 워핑을 해야 하므로 이것은 계산량이 많다. 본 논문은 BAM을 사용하면서 매번 계산되어야 하는 입력 영상의 워핑을 대신해 템플릿이 워핑함으로써 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제시한다. 템플릿은 약한 분류기에 사용되는 Haar-like feature들로 이것은 입력 영상에 비해 크기가 매우 작으므로 제안된 방법을 사용하면 Steepest Descent 영상을 구하는데 필요한 워핑 속도를 줄일 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.451-465
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• 2017

This paper presents a novel discriminative visual tracking algorithm with an adaptive incremental extreme learning machine. The parameters for an adaptive incremental extreme learning machine are initialized at the first frame with a target that is manually assigned. At each frame, the training samples are collected and random Haar-like features are extracted. The proposed tracker updates the overall output weights for each frame, and the updated tracker is used to estimate the new location of the target in the next frame. The adaptive learning rate for the update of the overall output weights is estimated by using the confidence of the predicted target location at the current frame. Our experimental results indicate that the proposed tracker can manage various difficulties and can achieve better performance than other state-of-the-art trackers.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.199-207
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• 2010

Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks, from 0.62 to 0.84 about 35%.

• 전기학회논문지
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• 제57권12호
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• pp.2281-2284
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• 2008

The purpose of this paper is to develope the drowsiness-drive perception system which judges drowsiness driving based on drivers' eye region using single vision system. To do this, first, we use the Haar-like feature and AdaBoost learning algorithm for detecting the features of the face region. And we measure the eye blinking frequency and eye closure duration from these feature data. And then, we propose the drowsiness-drive detection algorithm using the eye blinking frequency and eye closure duration. Finally, we have shown the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.583-585
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• 2012

본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문에서는 영상 센서를 이용한 강인한 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량 검출 알고리즘은 차량의 가장 큰 특징인 차량 하단의 그림자부분과 차량의 뒷바퀴 부분을 추출하기 위해 Haar-like 특징들과 차량 뒷부분의 방향성 에지특징을 동시에 활용하기 때문에 더욱 강인한 차량 검출 효과가 있다. 차량의 그림자에 해당하는 Haar-like 특징에 추가적인 방향성 에지특징은 차량이 아닌 부분을 잘못 검출하는 오검출률(false-positive error)을 현격히 줄이는 효과가 있고, 차량 추적기법을 통해 전체적인 수행 속도를 크게 개선한다. 그리고 차간거리 추정 알고리즘에서는 먼저 영상에 나타난 차량의 위치를 통해 추정하는 방법과 차량의 폭을 이용한 두 방법의 장단점을 분석한 후, 차량의 위치를 이용하는 방법이 가지고 있는 문제점과 차량의 폭을 이용한 방법의 단점을 극복하면서, 차간거리의 정확도를 높일 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 제안된 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 다양한 실험영상들을 통해 그 효과를 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.826-832
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• 2016

본 논문에서는 고가의 디지털 설진 장비와 특별한 장치 없이 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 디지털 설진 시스템의 첫 단계로 미각 영역별 균열 유무를 판별하는 시스템을 제안한다. 훈련 DB는 한방 병원에서 수집한 사진 261장을 바탕으로 Haar-like feature, Adaboost 학습을 하였다. 학습된 결과를 통하여 입력영상으로부터 혀 후보영역을 검출하고, 검출된 혀 후보영역으로부터 혀 영역만을 분리하기 위하여 261장의 훈련 DB의 HSV 컬러모델의 Hue 성분 평균 값을 산출하였다. 검출된 혀 윤곽으로부터 Connected Component Labeling을 통하여 혀 영역을 분리 하였다. 분리된 혀 영역의 상대적 너비와 높이를 이용하여 미각 영역별 로 분할하였다. 분할된 미각 영역별 영상은 Gray영상으로 변환하고, 각각의 영역별 평균 밝기를 산출하여 이진화하였다. 이진화 영상에 Connected Component Labeling을 통하여 균열 유무를 판별하였다.