• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.403-409
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• 2016

최근 들어, 나체 사진이나 그림과 같은 유해한 영상 콘텐츠가 쉽게 유통 및 보급되고 있는 실정이어서 이런 유해 영상 콘텐츠를 효과적으로 검출하고 필터링하기 위한 연구 방법들이 지속적으로 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 칼라 영상으로부터 영상의 유해성을 나타내는 요소인 사람의 배꼽 영역을 하르-라이크(Haar-like) 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 강인하게 검출하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 색상 정보를 이용하여 사람의 유두 영역을 검출하고, 검출된 유두 영역과의 위치 정보를 사용하여 배꼽의 후보 영역을 검출한다. 그런 다음, 하르-라이크 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용한 필터링을 통해 실제 배꼽 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 칼라 영상으로부터 배꼽 영역을 기존의 방법보다 1.6% 더 정확하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 배꼽 영역 검출 알고리즘은 2 차원이나 3 차원의 유해 콘텐츠 검출 및 필터링과 관련된 여러 가지 응용 분야에서 매우 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.609-620
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• 2016

최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.162-168
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• 2013

본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.38-43
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• 2008

피부색 정보는 컬러영상에 포함된 얼굴영역을 검출하는 중요한 요소이다. 피부색 정보로 부터 생성된 통계 피부색 모델을 이용하여 얼굴영역을 검출할 수 있다. 하지만 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 컬러영상에서는 일반적인 통계 피부색 모델만으로 정확한 얼굴영역 검출을 할 수 없는 단점을 가진다. 본 논문에서는 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 다양한 컬러 영상에서 얼굴영역만을 정확히 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 피부 컬러 모델기반의 피부색 가우시안 분포를 적용하여 얼굴 후보영역 설정 하였고, 영상내의 잡음 부분과 얼굴 영역이외의 부분을 제거하기 위해 수학적 형태학을 적용하였다. 그리고 Haar-like 특성을 이용하여 정확한 얼굴 검출을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 방법이 목이나 팔과 같이 유사한 피부색을 포함한 영상과 다양한 크기의 영상에서도 효과적인 얼굴영역 검출하는 우수함을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-7
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• 2012

개인 정보가 중요한 사용자 증명 수단으로서 활용됨에 따라 신뢰 할 수 있는 인증수단이 요구 되면서 최근에는 사람의 신체 일부를 비밀 번호처럼 사용하는 생체 인식 시스템에 대한 연구가 많이 시도되고 있다. 개인 얼굴의 특징을 이용하는 얼굴 인식 기술은 특징점 추출이 용이하여 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 무선접수 인터페이스를 위한 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자 인증 을 위해 크게 얼굴 검출과 얼굴 인식으로 나누고 있다. 먼저 피부색 색상 정보와 Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 추출한다. 다음 으로 얼굴 인식을 위해 PCA와 LDA를 조합하는 방법을 사용한다. 개발된 시스템을 이용하여 무인접수 인터페이스에 적용 가능함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2355-2358
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• 2000

This paper presents signal analyzer design, realization of system parameter estimation, analysis and system parameter estimation of distributed parameter systems using orthogonal function like Walsh function, block pulse function and Haar function.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1184-1192
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• 2004

개인용 컴퓨터에 연결하여 널리 사용되는 가시광선 카메라에 의해서 획득된 실시간 영상 데이터를 가지고 동공의 움직임을 검출하는 시스템을 제안하였다. 시스템은 3단계로 구성되는데, 첫 단계로 haar-like 기반의 특징 기법을 이용해서 얼굴 영역이 검출되고, 다음으로 얼굴 영역 내에서 템플릿 기반 기법을 이용하여 눈 영역이 검출된다. 끝으로 눈 영역 내에서 동공 부위가 검출되는데 눈 영상의 수평 및 수직 히스토그램 프로파일에 가우시안 필터를 컨벌루션 한 기법을 제안하였다. 실험 결과 2375개의 영장에 대해서 90% 이상의 검출율을 얻었으며 데이터 처리시간은 약 160㎳로 초당 7회씩 검출할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.58-65
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• 2007

2채널 방식을 이용하는 입체 음향 구현 방법은 멀티채널 방식에 비해 비용의 감소 효과 및 설치가 쉽다는 장점이 있으나 크로스토크(crosstalk)를 제거하는 것이 어려운 문제이다. 크로스토크를 제거하기 위해서는 머리의 위치를 정확하게 추정하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 2채널 방식에서 3차원 입체 음향을 구현하기 위해 얼굴의 방향을 추정하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출하고 전처리 작업과 수학적 형태학을 이용한 두 눈의 위치를 검출하는 알고리즘을 이용, 얼굴이 향하고 있는 방위각을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 제안되어진 방법들에 비해 적용 범위가 더 넓으며, 얼굴 방위각이 매우 안정적으로 검출됨을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.145-150
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• 2014

This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.588-594
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• 2021

최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.