• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.91-98
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• 2022

본 연구에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 딥러닝 기술 기반 객체 탐지 알고리즘을 이용해 부경대학교 교내 유동인구 조사 및 분석을 수행하였다. 라즈베리파이를 이용하여 이미지를 수집한 후 YOLO3의 IMAGEAI, YOLOv5 모델을 사용하여 수집한 이미지의 인물 검출을 진행하였으며 정확도 비교 분석을 위해 Haar-like features, HOG 모델을 사용하였다. 분석결과, 개교기념일로 인한 휴교에 가장 적은 유동인구가 관측되었다. 대체적으로 입구의 유동인구가 출구의 유동인구보다 많았으며, 입구와 출구 모두 학교의 기념일과 행사에 따라 유동인구가 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.261-268
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• 2014

Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method's classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권1호
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• pp.45-53
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• 2014

This article describes a two wheelers detection system riding on people based on modified histogram of oriented gradients (HOG) for vision based intelligent vehicles. These features used correlation coefficient parameter are able to classify variable and complicated shapes of a two wheelers according to different viewpoints as well as human appearance. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. In this paper, we propose an evolutionary method trained part-based models to classify multiple view-based detection: frontal, rear and side view (within $60^{\circ}C$). Our experimental results show that a two wheelers riding on people detection system based on proposed approach leads to higher detection accuracy rate than traditional features.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.423-431
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• 2016

일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.610-619
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• 2015

*In this paper, we propose a real-time face tracking system using an adaptive face detector and a tracking algorithm. An image is divided into the regions of background and face candidate by a real-time updated skin color identifying system in order to accurately detect facial features. The facial characteristics are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted by Principal Component Analysis (PCA), and the interpreted principal components are processed by Support Vector Machine (SVM) that classifies into facial and non-facial areas. The movement of the face is traced by Kalman filter and Mean shift, which use the static information of the detected faces and the differences between previous and current frames. The proposed system identifies the initial skin color and updates it through a real-time color detecting system. A similar background color can be removed by updating the skin color. Also, the performance increases up to 20% when the background color is reduced in comparison to extracting features from the entire region. The increased detection rate and speed are acquired by the usage of Kalman filter and Mean shift.

• 한국IT서비스학회지
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• 제6권3호
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• pp.241-249
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• 2007

This paper describes a real-time face tracking system using effective detector and Kalman filter. In the proposed system, an image is separated into a background and an object using a real-time updated face color for effective face detection. The face features are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. The moving face is traced with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. The proposed system sets up an initial skin color and updates a region of a skin color through a moving skin color in a real time. It is possible to remove a background which has a similar color with a skin through updating a skin color in a real time. Also, as reducing a potential-face region using a skin color, the performance is increased up to 50% when comparing to the case of extracting features from a whole region.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1676-1687
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• 2008

In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.120-126
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• 2016

본 연구에서는 HCbCr 색 특징과 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴영상을 효과적으로 검출하고 인식하기 위한 방법에 대해 제안한다. 피부색을 검출하는 것은 계산이 빠르고 형태 변형에 강인하여 얼굴을 검출하기에 유용하지만 유사한 색을 갖는 다른 물체를 잘못 검출하기도 한다. 따라서 피부색 검출의 정확도를 높이기 위하여 HSI 색공간과 YCbCr 색공간으로부터 각각 H요소와 CbCr요소를 추출하고 이를 결합하는 방법을 제안하였다. 그리고 각각의 피부색 후보 영역에 대하여 Haar-like 특징을 사용하여 눈을 검출함으로써 얼굴의 정확한 위치를 찾아냈다. 마지막으로 제안된 FCM 기반 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 또 Cambridge ICPR 영상 DB에 대하여 제안된 방법의 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.21-29
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• 2010

본 논문에서 다수의 사용자 중에서 현재 발성하고 있는 화자를 검출하는 스테레오 시청각 기반의 화자 검출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 개의 마이크를 이용한 음원 위치추정, 스테레오 카메라를 이용한 영상정합 및 발화자 후보 위치 추정, 그리고 모바일 기반의 화자 검출 정보 획득으로 구성되어 있다. 스테레오 카메라로부터 획득한 화자의 영상정보를 바탕으로 Adaboost 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용하여 발화자 후보들의 얼굴을 검출하고 이를 기반으로 삼각측량법을 이용하여 발화자 후보들의 위치를 추정한다. 그리고 2개의 마이크로부터 획득한 화자의 음성정보를 바탕으로 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)기반의 TDOA(Time Differnce of Arrival)추정을 통해 음원의 방향을 추정한다. 최종적으로 스테레오 카메라를 통해 측정된 정보와 마이크를 통해 얻은 정보를 비교 분석하여 현재 발화자를 검출한다. 검출된 화자 정보에 대한 보다 차별화 된 서비스 제공을 위해 TCP 서버/클라이언트 구조 기반의 모바일 화자 검출 정보 획득 시스템을 구현하고 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.254-257
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• 2014

최근 얼굴 인식 기술과 하드웨어의 빠른 발전으로 인해 실시간 얼굴 검출이 가능한 다양한 어플리케이션이 제시되고 있다. 특히 네트워크의 발달과 영상 장비의 저 비용화로 IP 기반의 네트워크 감시 카메라와 얼굴 검출 기술을 이용한 스마트 감시 카메라의 요구와 저장된 감시카메라의 영상에서 얼굴 검출을 할 수 있는 스마트 감시 시스템의 요구가 증대되고 있다. 그러나 대부분의 감시 시스템은 네트워크 대역폭과 저장 용량을 감소시키기 위하여 영상을 압축하고 있다. 압축된 영상을 전부 디코딩 하고 모든 프레임에서 얼굴 검출을 하는 것은 시스템 성능 요구사항을 증대시키므로 압축된 영상을 이용한 빠른 얼굴 검출기법이 요구되고 있다. 본 논문은 기존의 Haar like features와 adaboost 학습기 등의 고속화된 얼굴 검출 알고리즘과 모션정보를 이용한 프레임 저감기법을 이용하여 압축된 프레임에서 고속으로 얼굴검출을 하는 방법을 제시하고 방송 응용분야에 대해 논의 하고자 한다.