• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3236-3238
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• 1999

This paper proposes a new face recognition technique in the dynamic link architecture which shows robustness against size variation and distortion. The face recognition technique in the dynamic link architecture so far was not appropriate for the recognition of various size of faces because of the fixed size of the graph and the fixed value of a of the Gabor filter not considering the size of the face. The proposed face recognition algorithm can represent the input facial image by a suitable size of labeled graph, and it can also adjust the dilation width and the height of the vibrating amplitude of the Gabor filter, thus face recognition in the dynamic link architecture is even applicable regardless of the size of the face.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.813-821
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• 2022

Intelligent monitoring, life entertainment, medical rehabilitation, and other fields are only a few examples where visual image technology is becoming increasingly sophisticated and playing a significant role. Recognizing Wushu, or martial arts, movements through the use of visual image technology helps promote and develop Wushu. In order to segment and extract the signals of Wushu movements, this study analyzes the denoising of the original data using the wavelet transform and provides a sliding window data segmentation technique. Wushu movement The Wushu movement recognition model is built based on the hidden Markov model (HMM). The HMM model is trained and taught with the help of the Baum-Welch algorithm, which is then enhanced using the frequency weighted training approach and the mean training method. To identify the dynamic Wushu movement, the Viterbi algorithm is used to determine the probability of the optimal state sequence for each Wushu movement model. In light of the foregoing, an HMM-based martial arts movements recognition model is developed. The recognition accuracy of the HMM model increases to 99.60% when the number of samples is 4,000, which is greater than the accuracy of the SVM (by 0.94%), the CNN (by 1.12%), and the BP (by 1.14%). From what has been discussed, it appears that the suggested system for detecting martial arts acts is trustworthy and effective, and that it may contribute to the growth of martial arts.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.439-445
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• 2021

영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1349-1355
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• 1999

A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.50-57
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• 1992

Neural networks have become more popular recently and are now being applied to numerous fiedls. One of the major applications of neural networks is image recognition. Various image recognition system have been proposed so far, but there is no definite solution yet. In this paper, we propose a design of Fuzzy Neural Network Image Recognizer(FNNIR). Our model uses a fuzzy neural network model, named SONN[KIM90]. This model returns the information of the number of clusters and cluster and cluster center values for a given image data ste. Unlike the well-kinwn backpropagation technique, we do not need retraining for new data. Our newly designed image recongitionsystem FNNIR that uses fuzzy merger is proposed and experimented for a sample color image.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.231-234
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• 2001

This paper proposes a face recognition technique that effectively combines elastic graph matching (EGM) and Fisherface algorithm. EGM as one of dynamic lint architecture uses not only face-shape but also the gray information of image, and Fisherface algorithm as a class specific method is robust about variations such as lighting direction and facial expression. In the proposed face recognition adopting the above two methods, the linear projection per node of an image graph reduces dimensionality of labeled graph vector and provides a feature space to be used effectively for the classification. In comparison with a conventional method, the proposed approach could obtain satisfactory results in the perspectives of recognition rates and speeds. Especially, we could get maximum recognition rate of 99.3% by leaving-one-out method for the experiments with the Yale Face Databases.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.54-62
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• 2018

기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.459-464
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• 2003

본 논문에서 제안한 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식 방법은 영상 획득 장비에 의해 획득한 사용자의 눈 영상에 대하여 홍채 영역만을 추출하기 위한 전처리를 수행하고 전처리를 거친 홍채 영상에 의하여 사용자의 신원을 식별하는데 있어서 홍채 영상의 기울어짐 및 이동 문제를 해결하였다. 이를 위해서 일반적인 웨이블렛을 사용하는 대신, 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 통하여 최적의 특징값을 추출한후, 이를 코드화하여 저장한 후, 비교하여 본인 여부를 식별하였다. 실험결과 제안된 방법으로 생성된 특징 벡터와 기존에 등록된 특징 벡터의 일치도 측정에 있어서 종래의 웨이블렛 변환 홍채 인식 방법보다 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)이 현저하게 감소하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.125-130
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• 2016

Automatic quality inspection by computer vision can be applied and give a solution to the pharmaceutical industry field. Pharmaceutical capsule can be easily affected by flaws like dents, cracks, holes, etc. In order to solve the quality inspection problem, it is required computationally efficient image processing technique like thresholding, boundary edge detection and segmentation and some automated systems are available but they are very expensive to use. In this paper, we have developed a dented capsule image processing technique using edge-based image segmentation, TLS(Total Least Squares) curve fitting technique and adopted low cost camera module for capsule image capturing. We have tested and evaluated the accuracy, training and testing time of the classification recognition algorithms like PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis) and SVM(Support Vector Machine) to show the performance. With the result, PCA, ICA has low accuracy, but SVM has good accuracy to use for classifying the dented capsule.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1836-1839
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• 1997

This paper presents machine vision technique with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is, the optical centers of lens elements are not strictly collinear. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing.