• 전자공학회논문지S
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• 제34S권2호
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• pp.94-103
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• 1997

The WCHF-FSJTC (wavelet circular harmonic function frequency selective joint transform correlator) using th wavelet transformed CHF as the reference image in FSJTC is proposed for rotation invariant pattern recognition. Since the wavelet transform has the property of feature extraction, the proposed system can have the better DC (discrimination cpability) and the higher SNR(signal to noise ratio) compared with the conventional CHF-CJTC(circular harmonic function conventional joint transform correlator). And since the structure of the proposed system is FSJTC which can eliminate auto-correlation and cross-correlation between input images, it can eliminate false alarm caused by the overlapping among correlation peaks. The used wavelet functio is the morlet function, which is proper for the reference image used in this paper. the optimal dialation parameter and oscillation frequency of the wavelet function are also achieved with varying the parameters of the wavelet function. The computer simulation shows that the proposed system has the best performance when the dilation parameter is 0.8 and the oscillation frequency is 0.48.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2307-2310
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• 2003

In this paper, a method for face recognition based on the wavelet packet decomposition is proposed. In the proposed method, the input image is decomposed by the 2-level wavelet packet transformation and then the face areas are defined by the Integral Projection technique applied to each of the 1-level subband images, HL and LH. After the defined face areas are divided into three areas, called top, bottom, and border, the mean and the variance of the three areas of the approximation image are computed, and the variance of the single predetermined face area for the rest of 15 detail images, from which the feature vectors of statistical measure are extracted. In this paper we use the wavelet packet decomposition, a generalization of the classical wavelet decomposition, to obtain its richer signal analysis features such as discontinuity in higher derivatives, self-similarity, etc. And we have shown that even with very simple statistical features such as mean values and variance we can make an excellent basis for face classification, if an appropriate probability distance is used.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.701-709
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• 2019

최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.269-272
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• 2001

본 논문에서는 보안시스템에 적용할 수 있는 일괄인식 알고리즘을 세안하였다. 얼굴인식을 위해 기존에는 얼굴특징의 거리와 각도를 이용한데 반해, 제안한 방법에서는 명암영상을 직접적인 입력으로 사용하였고, 원영상과 입력영상의 두 염색체를 비교하여 적응도가 가장 좋은 개체를 선택하는 유전자 알고리즘을 사용하였고, 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권5호
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• pp.407-415
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• 2016

본 논문에서는 최적의 항공 영상 융합을 위하여 적응 가이디드 필터 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응 가이디드 필터는 가이디드 필터 설계 요소 중에서 정규화 파라미터 값을 입력된 영상 특성에 따라서 조절하고 PSNR (peak signal to noise ratio)을 미리 정해둔 값으로 유지한다. 제안한 방법은 입력 영상의 특성에 관계없이 미리 정한 PSNR을 유지하는 범위 내에서 잡음을 제거하므로 최적의 영상 융합 성능의 결과를 가져올 수 있다. 필터 성능은 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 기존에 많이 사용되고 있는 영상융합 품질 파라미터를 이용하여 분석하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.103-114
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• 2004

본 논문은 3차원 공간상에서 행해지는 수신호들을 인식하는 시스템을 다룬다. 수신호 입력을 위한 장치로는 두 대의 컬러카메라를 사용한다. 비전에 기반을 둔 제스처 인식 방식은 그 자체의 비접촉식 특성으로 인해 사용자 편의 면에서 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 여타의 카메라를 입력 장치로 사용하는 방식들이 그러하듯이 배경과 조명 변화에 대해 취약하다는 것이 문제시된다. 본 논문에서는 특수한 장갑이나 표식을 사용하지 않고도, 배경 및 조명 변화에 강인하게 입력 영상에서 손영역을 검출하기 위해, 적응 손 컬러 모델과 함께 이전 위치 정보를 이용하였다. 손 영역 영상으로부터 수신호를 인식하기 위해서, 본 논문은 '손 자세'와 '손 궤적'을 기본요소로 하는 수신호 정의 방식을 바탕으로 한다. 확장성 있는 손 자세 분류를 위해서 소그룹 개념을 통한 2단계의 분류방식을 제안한다. 3차원 수신호 영상을 얻기 위해 사용된 두 대의 카메라로부터 얻은 영상들에 대한 상호보완적 선택 방법도 제시한다. 제안된 수신호 인식 방법은 차량 주행 시뮬레이터에 적용하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.717-719
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• 2015

국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 기존에 2D 기반의 네비게이션과 같은 시스템의 단점을 보완하고 더 안전한 주행을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 교통 신호등의 위치 검출 및 신호인식 기법을 구현하여 보다 효과적으로 실시간 영상처리가 가능하도록 그 방법을 제안한다. 차량 전방의 깊이 정보를 측정하는 방법의 한계와 무인자동차 구현을 위한 신호등 인식기능의 한계, 그리고 기존 신호등 인식프로그램은 밝기변화에 민감하여 신호분석에 장애가 있다는 점을 고려하여 영상처리를 이용해 차량 전방의 깊이정보를 파악하고, 신호등을 검출하여 신호를 분석하고 전방에 검출된 신호등의 색성분과 신호등-차량 간의 거리를 구하는 프로그램을 구현한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1528-1533
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• 2020

최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.108-115
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• 2006

본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.