• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.133-140
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• 2005

본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.