• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.15-22
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• 2005

본 논문은 CCD 칼라 영상을 이용하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. YCbCr 컬러모델에서 피부색에 대한 색상 정보와 적응적인 피부범위 확장을 통하여 얼굴후보영역을 추출하였다. 추출된 얼굴후보영역을 이용하여 곡선전개 방식의 초기곡선으로 사용하여 얼굴영역을 정확히 추출하였다. 얼굴의 특징점을 추출하기 위하여 얼굴영역에서 칼라정보를 이용한 Eye Map과 Mouth Map을 이용하였다. Log-polar변환의 중심점을 얻기 위하여 검출된 얼굴의 특징점을 이용하였다. 특징벡터를 추출하기 위하여 DCT, 웨이브렛 변환을 통하여 추출한 계수들을 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 BP 학습알고리즘을 사용하는 신경망에서 얼굴인식을 수행하였다. 실험결과, 제안한 방법이 입력영상의 회전, 크기변화에 대하여 기존의 방법에 비하여 강인한 인식결과를 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-11
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• 2001

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자 인식 모듈로 구성된다 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 입력 영상의 잡음에 상대적인 영향이 적은 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨게이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식률은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 947%이며 처리 시간은 약 1조 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.23-29
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• 2002

본 논문에서는 정확도 향상을 위해 다중 생체 인식정보와 비접촉 IC카드를 사용하는 사용자 인증시스템을 제안하였다. 다중 생체 인식정보는 안면영상, 홍채영상, 4-digit 음성암호로 구성하였으며, 비접촉 IC-Card는 사용자의 기본정보를 제공한다. 만약 사용자의 기본정보화 부합되는 표본화된 다중생체 인식정보와 현장에서 측정된 생체정보와의 거리가 threshold보다 작은경우에 본인으로 인증하였고, 그외의 경우에는 기각시키는 방식을 사용하였다 본 논문에서는 실험을 통해, 기존의 인식방식보다 사용자의 인증률이 개선됨을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.423-433
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• 2011

This paper introduces an adaptive and integrated utterance verification (UV) framework using minimum verification error (MVE) training as a new set of solutions suitable for real applications. UV is traditionally considered an add-on procedure to automatic speech recognition (ASR) and thus treated separately from the ASR system model design. This traditional two-stage approach often fails to cope with a wide range of variations, such as a new speaker or a new environment which is not matched with the original speaker population or the original acoustic environment that the ASR system is trained on. In this paper, we propose an integrated solution to enhance the overall UV system performance in such real applications. The integration is accomplished by adapting and merging the target model for UV with the acoustic model for ASR based on the common MVE principle at each iteration in the recognition stage. The proposed iterative procedure for UV model adaptation also involves revision of the data segmentation and the decoded hypotheses. Under this new framework, remarkable enhancement in not only recognition performance, but also verification performance has been obtained.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.16-24
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• 2019

최근 뇌파를 기반으로 한 인간의 감정을 인식하는 연구가 인간-로봇 상호작용 분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MAHNOB-HCI에서 사용된 자기평가와 주석 레이블링 방법과는 다른, 이미지 기반의 뇌파 Topography를 이용한 레이블링을 통해 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 뇌파 신호를 Topography의 이미지로 변환하여 기계학습 모델을 학습하고 이를 기반으로 Valence 기반의 감정을 평가한다. 제안한 방법은 레이블링 과정을 자동화하여 지연 시간을 없애고 객관적인 레이블링을 제공할 수 있다. MAHNOB-HCI 데이터베이스를 적용한 실험에서 SVM, kNN의 기계학습 모델을 학습하여 주석 레이블링과 성능 비교를 하였으며, 제안 방법의 감정인식 정확도를 SVM에서 54.2%, kNN에서 57.7%로 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1147-1154
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• 2011

Image Signal Processor(ISP)의 한 블록인 Auto Exposure(AE)는 입력 영상의 밝기가 전체적으로 어둡거나 밝으면 적정 밝기로 조절하여 적당한 평균 밝기를 유지하는 기능을 한다. 하지만 AE는 영상의 전체 평균 밝기만 조절하기 때문에 영상의 명암대비 향상까지 기대하기는 어렵다. 특히 물체 인식이 필요한 분야에서는 ISP의 AE 만으론 명암대비가 낮은 영상에서는 물체 인식이 어려워져 명암대비 향상 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ISP의 AE를 대체할 방법으로 Histogram Equalization(HE)를 제안한다. 또한 기존의 HE 문제점을 간단한 연산만으로 보완하고 하드웨어 구현에도 적합한 방법을 제안한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.102-105
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• 2003

Up to the present studies of the car number recognition system, it is generally known to have serious problems such as relatively long processing time due to the excessive length of data extracted from the number plate based on the current image characteristics, and the image blurring with the physical damage of the brightness and darkness signals of the number plate caused by external impulses with many difficulties in the extraction of the highlighted numbers. In this Paper we used the characteristics firstly having a constant brightness of number plate, and a high density to the horizontal axis, and the influences of highlighted signal could be reduced by making reflections less through the polarized filter on the camera for any highlighted signal. For the more, the data processing time and the noise reduction are effectively implemented by using the wavelet transform of time-space scale with the considerations on the physical loss and processing time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1659-1665
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• 2009

본 논문에서는 집적영상기술을 이용한 광학적 3D 영상 상관기의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 참조 3D 물체와 신호 3D 물체의 요소 영상들이 렌즈 배열을 통하여 얻어지고 이 요소 영상들을 디스플레이 패널에 다시 표시하여 출력 평면에서 광학적으로 고해상도 출력 평면 영상을 얻는다. 이렇게 얻어진 참조 및 신호 물체의 출력 평면 영상에 대하여 상호 상관관계를 수행하여 3D 물체를 인식한다. 제안한 방법은 기존 방법과 비교하여 높은 해상도의 출력 평면 영상을 사용하기 때문에 정확한 3D 물체 인식이 가능하며, 실시간 3D 물체 인식 시스템을 광학적으로 구현할 수 있다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위하여 광학 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권3호
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• pp.61-67
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• 2001

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 음성과 영상 정보를 사용하고, 음성에 사용하는 선형예측계수 알고리즘을 영상에 적용하는 방법을 제안한다. 입력으로 얻어지는 음성신호는 0.95의 매개변수를 통해 고역 신호가 강조되고, 해밍창과 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘에 의해 13차 선형예측계수를 구한다. 마찬가지로, 그레이 영상신호도, 음성의 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘을 사용하여 13차의 2차원 선형예측계수를 구한다, 이러한 음성/영상 신호에 대한 선형예측계수들은 다층 신경회로망에 적용하여 학습이 이루어졌고, 각 레벨의 잡음이 섞인 음성신호를 적용한 결과, 숫자음 '3', '5', '9' 에서 음성만으로 인식한 결과보다 훨씬 좋은 인식결과를 얻을 수 있었다. 결과적으로, 본 연구에서는 영상 신호의 2차원 선형 예측 계수들이 음성인식에 사용될 경우, 특징 추출에 따른 부가적인 알고리즘이 새로 고안될 필요가 없이, 음성특징 계수를 추출하는 방법을 그대로 사용할 수 있으며, 또한 데이터량과 인식율이 잡음 환경에서 보다 향상되는 효율적인 방법을 제시하고 있음을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.1-8
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• 2001

본 논문에서는 산업용으로 주로 사용되고 있는 바코드(code 93)를 비전시스템을 이용하여 자동으로 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 입력된 바코드 영상에 대해 회전에 관계없이 각도를 자동 추출하여, 모듈 (module)을 구성하는 화소들을 추출한다. 각 모듈에 대해 적웅적인 방법으로 바(bar)와 스페이스(space)를 구성하는 엘리먼트(element) 값을 구하고, 심벌 문자들의 엘리먼트 값을 9개의 그룹으로 나누어 바코드 값을 인식한다. 여러 종류의 바코드 영상을 대상으로 모의실험을 수행하여, 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.