• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.992-999
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• 2011

This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.113-121
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• 2005

실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1129-1135
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• 2013

본 논문에서는 최적 특징점 선택기법를 적용한 다중 최적 Adaboost 분류기를 기반으로 새로운 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2 가지 주요 모듈로 구성된다. 첫 번째는 설치된 카메라의 사이트 모델링을 이용한 영상 스케일링을 기반으로 하는 이론적 DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) 모듈이며, 두 번째는 차량과 카메라의 거리에 대응하는 최적 Haar-like 특징을 활용하는 것이다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존의 방법에 비하여 인식 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 96.43% 의 인식률과 약 3.77%의 오검출이 발생하였다. 이러한 성능은 기존의 표준 Adabooost 알고리즘에 비하여 각각 3.69%와 1.28% 의 성능을 개선한 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.7-14
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• 2019

본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.377-385
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• 2015

본 논문에서는 파티클 필터를 장착하고 WMIL(Weighted Multiple Instance Learning)을 이용한 전방차량 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 영상표현은 Haar-like 특징들을 사용하고 차량인식 결과는 추적하고자 하는 전방차량의 위치를 알아내는데 사용된다. 제안된 방식에서 WMIL과 파티클 필터를 결합하기 위해 기존의 외관모델을 이용한 추적에서 탐색영역에서 영상조각의 추적객체 신뢰도 맵을 계산하는 대신에 파티클 필터의 전파, 관측, 추정, 선택 그리고 분류기 훈련 등의 단계를 매 프래임 마다 순차적으로 수행하여 객체의 새로운 위치를 갱신하였다. 제안된 전방차량 추적방식은 실험을 통해 Ada-boost, MIL(Multiple Instance Learning)이나 WMIL 방법을 이용하는 추적에 비해 파티클 필터로 인해 계산량 증가는 불가피하나 추적의 질적인 정확도는 국도, 고속도로, 터널 및 시내도로 등의 실험 동영상에서 추적대상의 위치오차가 평균 4.5화소 정도로 기존의 추적방법들에 비해 크게 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.84-90
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• 2010

Viola와 Jones가 사용한 Haar-like 특징 기반 약분류기의 분별력을 개선하기 위하여, 2차 판별식에 기반한 판정 경계(decision boundary) 결정 방법을 제안한다. Viola와 Jones가 부스팅된 약분류기 앙상블을 사용해서 강분류기를 만들 때 사용한 단일 판정 경계 기반 약분류기는 특징 공간을 지나치게 단순하게 해석한 산물이어서 대부분의 경우 최적이 아니며, 객체 클래스와 배경 클래스 간을 효율적으로 분별하기에 흔히 너무 약하다. 이 논문에서 제안하는 2차 판별식 분석에 기반한 방법은 객체 클래스와 배경 클래스 사이에 다중 판정 경계를 사용하는 약분류기를 만들어준다. 1000개의 positive 샘플과 3000개의 negative 샘플을 훈련에 사용하고, 500개의 positive와 500개의 negative를 테스트에 사용한 차량 검출 실험을 통해서, 기존의 단일 문턱치 기반 약분류기 방식에 비해, 제안 기법이 더 적은 수의 분류기를 사용하면서도 더 우수한 분류 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.