• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2720-2736
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• 2013

Multi-view face detection has become an active area for research in the last few years. In this paper, a novel multi-view human face detection algorithm based on improved real Adaboost is presented. Real Adaboost algorithm is improved by weighted combination of weak classifiers and the approximately best combination coefficients are obtained. After that, we proved that the function of sample weight adjusting method and weak classifier training method is to guarantee the independence of weak classifiers. A coarse-to-fine hierarchical face detector combining the high efficiency of Haar feature with pose estimation phase based on our real Adaboost algorithm is proposed. This algorithm reduces training time cost greatly compared with classical real Adaboost algorithm. In addition, it speeds up strong classifier converging and reduces the number of weak classifiers. For frontal face detection, the experiments on MIT+CMU frontal face test set result a 96.4% correct rate with 528 false alarms; for multi-view face in real time test set result a 94.7 % correct rate. The experimental results verified the effectiveness of the proposed approach.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.205-211
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• 2019

스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권1호
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• pp.11-20
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• 2012

스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.414-423
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• 2009

폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.

• 인지과학
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• 제2권1호
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• pp.33-50
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• 1990

기존의 방법으로 해결하기 어려운 문제를 풀기 위하여 최근에는 인간늬 두뇌 구조를 모델링한 신경망이 새로운 방법으로 도입되고 있다. 본 논문에서는 여러가지 지각 심리학적 연구에 근거를 두고 신경망을 통한 인쇄체 한글인 식 시스템을 구축한 후, 몇가지 실험을 통하여 신경망 기법이 인간과 유사한 특성을 나타냄을 살펴보았다. 상용하는 990자에 대하여 실험한 결과 오인식 된 문자의 혼동패턴이 기존의 연구결과와 비슷하였으며, 학습하지 않은 문자도 어느정도 인식해 내는 일반화 능력이 있음을 볼 수 있었다. 또, 학습이 잘되지 않는 문자를 좀더 반복하여 경우 학습속도가 향상됨을 볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.10-18
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• 2010

한글 인식은 부류 수가 많다는 특성을 가지며 이 특성으로 인해 6-유형으로 사전 분류하는 것이 일반적이다. 사전 분류 후 각 유형들은 초성, 중성, 종성으로 분리하여 인식할 수 있다. 초성, 중성, 종성 각각은 부류의 수는 적지만 'ㅔ', 'ㅖ', 과 같이 서로간의 유사도가 높아 오 인식 되는 경우가 종종 발생한다. 따라서 본 논문에서는 6-유형 각각에 대해 다단계 트리 구조를 가진 계층적 인식 방법을 제안 하였다. 또한 초성, 중성, 종성의 서로 간의 간섭을 줄이기 위해, 초성과 종성의 인식 결과를 중성 분류기의 특징으로 사용하였다. PHD08 데이터베이스의 테스트 집합에 대해 98.96%의 정확률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1373-1387
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• 2012

Contextual advertising is an important revenue source for major service providers on the Web. Ads classification is one of main tasks in contextual advertising, and it is used to retrieve semantically relevant ads with respect to the content of web pages. However, it is difficult for traditional text classification methods to achieve satisfactory performance in ads classification due to scarce term features in ads. In this paper, we propose a novel ads classification method that handles the lack of term features for classifying ads with short text. The proposed method utilizes a vocabulary expansion technique using semantic associations among terms learned from large-scale search query logs. The evaluation results show that our methodology achieves 4.0% ~ 9.7% improvements in terms of the hierarchical f-measure over the baseline classifiers without vocabulary expansion.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.353-359
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• 2004

This study proposes an approach to unsupervisedly estimate the number of classes and the parameters of defining the classes in order to train the classifier. In the proposed method, the image is segmented using a spatial region growing based on hierarchical clustering, and fuzzy training is then employed to find the sample classes that well represent the ground truth. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes. The experimental results show that the new scheme proposed in this study could be used to select the regions with different characteristics existed on the scene of observed image as an alternative of field survey that is so expensive.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4903-4929
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• 2018

In this study, a fully automatic pose and expression invariant 3D face alignment algorithm is proposed to handle frontal and profile face images which is based on a two pass course to fine alignment strategy. The first pass of the algorithm coarsely aligns the face images to an intrinsic coordinate system (ICS) through a single 3D rotation and the second pass aligns them at fine level using a minimum nose tip-scanner distance (MNSD) approach. For facial recognition, multi-view faces are synthesized to exploit real 3D information and test the efficacy of the proposed system. Due to optimal separating hyper plane (OSH), Support Vector Machine (SVM) is employed in multi-view face verification (FV) task. In addition, a multi stage unified classifier based face identification (FI) algorithm is employed which combines results from seven base classifiers, two parallel face recognition algorithms and an exponential rank combiner, all in a hierarchical manner. The performance figures of the proposed methodology are corroborated by extensive experiments performed on four benchmark datasets: GavabDB, Bosphorus, UMB-DB and FRGC v2.0. Results show mark improvement in alignment accuracy and recognition rates. Moreover, a computational complexity analysis has been carried out for the proposed algorithm which reveals its superiority in terms of computational efficiency as well.