• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1473-1480
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• 2018

The extraction and recognition of human motion characteristics need to combine biometrics to determine and judge human behavior in the movement and distinguish individual identities. The so-called biometric technology, the specific operation is the use of the body's inherent biological characteristics of individual identity authentication, the most noteworthy feature is the invariance and uniqueness. In the past, the behavior recognition technology based on the single characteristic was too restrictive, in this paper, we proposed a mixed feature which combined global silhouette feature and local optical flow feature, and this combined representation was used for human action recognition. And we will use the KTH database to train and test the recognition system. Experiments have been very desirable results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.177-186
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• 2005

본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)과 산 영상을 매핑하여 3차원 정보를 생성하고 이를 이용한 비전기반 카메라 위치인식방법을 제안한다. 일반적으로 인식에 사용된 영상의 특징들은 카메라뷰에 따라 내용이 변해 정보양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 카메라뷰에 무관한 기하학의 불변특징을 추출하고 제안하는 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 사용한 정확한 대응점을 산출하여 카메라 외부인수를 계산하였다. 또한 그래픽이론과 시각적 단서를 이용한 3차원 정보생성 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 불변 점 특징 추출단계, 3차원 정보 생성단계, 외부인수 산출단계의 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안한 방법과 기존방법을 비교, 분석함으로써 제안한 방법의 우월성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.821-831
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• 1999

3차운 물체 인식 중 오목과 볼록을 갖고 있는 물체의 인식은 대단히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 물체의 인식을 위한 피처(Feature)의 추출 방법으로 오픈-볼(Open-Ball)을 제안한다. 이 새로운 방법은 물체의 크기, 이동고 회전에 불변성을 갖는 피처(Feature)를 생성하는 것뿐만이 아니라, 비교되는 물체를 인식하는 것을 상대적인 닮음 정도 측정으로 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-40
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• 2012

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국자기학회지
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• 제14권6호
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• pp.207-212
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• 2004

전자기학의 분야에서 와전류를 이용한 응용 분야는 매우 다양하다. 예를 들면, 핵을 이용한 원자력 발전소의 증기 발생 튜브 또는 비행기의 엔진이나 날개 부분의 결함 등을 자기적 특성을 이용하여 비파괴 검사를 하는 등의 일이다. 와전류의 특성을 결정짓는 가장 중요한 인자 중 하나가 바로 센서 측정 거리 (lift-off)인데 이것은 와전류를 측정한 센서와 피검사 물체간의 물리적인 공간거리를 뜻한다. 이 인자는 와전류 신호의 특성을 정확하게 분석해내는데 매우 중요함에도 불구하고 실제 필드에서는 모든 경우마다 그 정확한 값을 측정해내기가 힘들 뿐더러 일정한 거리를 상시 유지 하기도 어렵다. 따라서 자기적 신호의 하나인 와전류로 하여금 다양한 상황에서의 lift-off로 변화에도 영향을 받지 않고 일정한 특성을 유지하게끔 해주는 기술이 필요하다. 이 논문은 다양한 lift-off로부터 얻어진 와전류를 보상하여 일정한 성질을 유지하도록 하는 기법을 설명하고 있다. 다양한 lift-off로 부터 얻어진 와전류들은 신호 획득 거리가 0인 이상적 상태의 신호들로 보상 변환 되어 다음 단계인 피검사 시료상의 결함 또는 흠집의 물성이나 특성 파악에 계속해서 쓰이게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.875-883
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• 2010

In this paper, we present a secure biometric hashing scheme for face recognition by random fusion of global and local features. The Fourier-Mellin transform and Radon transform are adopted respectively to form specialized representation of global and local features, due to their invariance to geometric operations. The final biometric hash is securely generated by random weighting sum of both feature sets. A fourfold key is involved in our algorithm to ensure the security and privacy of biometric templates. The proposed biometric hash can be revocable and replaced by using a new key. Moreover, the attacker cannot obtain any information about the original biometric template without knowing the secret key. The experimental results confirm that our scheme has a satisfactory accuracy performance in terms of EER.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.913-916
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• 1998

In this paper, to provide the robustness of character recognition, we propose a recognition method using the dilated boundary curve feature which has the invariance characteristics for the shift, scale, and rotation changes of character pattern. And its some characteristics and effectieness are evaluated through the experiments for both the english alphabets and the numeral digits. The feature vector is represented by the fourier descriptor for a boundary curve of the dilated character pattern which is generated by the circular mask dilation method, and is used for a nearest neighbort classifier(NNC) or a nearest neighbor mean classifier(NNMC). These the processing time and the recognition rate, and take also the robustness of recognition for both some internal noise and partial corruption of an image pattern.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.269-270
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• 2012

Features which exhibit scale and rotation invariance, such as SIFT, are notorious for expensive computation time, and often overlooked for real-time tracking scenarios. This paper proposes a descriptorless matching algorithm based on motion vectors between consecutive frames to find the geometrically closest candidate to each tracked reference feature in the database. Descriptor-less matching forgoes expensive SIFT descriptor extraction without loss of matching accuracy and exhibits dramatic speed-up compared to traditional, naive matching based trackers. Descriptor-less SIFT tracking runs in real-time on an Intel dual core machine at an average of 24 frames per second.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.429-432
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• 2011

Recognizing human activities from image sequences is an active area of research in computer vision. Most of the previous work on activity recognition focuses on recognition from a single view and ignores the issue of view invariance. In this paper, we present an independent Gabor features (IGFs) method comes from the derivation of independent Gabor features in the feature extraction stage. The Gabor transformed human image exhibit strong characteristics of spatial locality, scale and orientation selectivity.

• ETRI Journal
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• 제32권3호
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• pp.490-492
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• 2010

This letter proposes a robust feature extraction method using a spatially normalized mean for temporal ordinal measurement. Before computing a rank matrix from the mean values of non-overlapped blocks, each block mean is normalized so that it obeys the invariance property against linear additive and subtractive noise effects and is insensitive against multiplied and divided noise effects. Then, the temporal ordinal measures of spatially normalized mean values are computed for the feature matching. The performance of the proposed method showed about 95% accuracy in both precision and recall rates on various distortion environments, which represents the 2.7% higher performance on average compared to the temporal ordinal measurement.