• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.139-160
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• 1991

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.238-241
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• 1993

We present a new method to normalize spectral variations of different speakers based on physiological studies of hearing. The proposed method uses the cochlear frequency map to warp the input speech spectra by interpolation or decimation. Using this normalization method, we can obtain much improved recognition results for speaker independent speech recognition.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권7호
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• pp.108-118
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• 1994

By using a concept of interrelation vector between line segments a new algorithm for partial shape recognition of two-dimensional objects is introduced. The interrelation vector which is invariant under translation rotation and scaling of a pair of line segments is used as a feature information for polygonal shape recognition. Several useful properties of the interrelation vector are also derived in relation to efficient partial shape recognition. The proposed algorithm requires only small space of storage and is shown to be computationally simple and efficient.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.836-843
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• 1988

For the efficient recognition of Korean alphabets, a new procedure which is applicable for the generation of phase filters with reduced resolution requirements and capable of implementing distortion tolerant pattern recognition is proposd. The performance of these filters and their advantages for Korean alphabets recognition is demonstrated.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권8호
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• pp.1099-1109
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• 1995

By using a concept of interrelation quadruplet between line segments, a new method for recognition of object families is introduced. The interrelation quadruplet, which is invariant under similarity transform of a pair of line segments, is used as a feature information for polygonal shape recognition. Several useful propertes of the interrelation quadruplet are derived in relation to efficient recognition of object families. Compared with the previous methods, the proposed method requires only small space of storage and is shown to be computationally simple and efficient.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.10-21
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• 2008

본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권2호
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• pp.31-38
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• 2005

최근 생체인식기반의 개인인증은 인증의 자동화와 높은 성능으로 개인인증의 효과적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Hu 불변 모멘트에 기초한 장문인식 방법을 제안하였다. 그리고 장문인식 알고리즘의 전체 실행 속도를 높여 효율성 있는 장문인식 시스템을 설계하기 위하여 저해상도(75dpi) 장문이미지$(5.5cm\times5.5cm)$를 사용한다. 제안된 시스템은 두 부분으로 이루어져 있는데 정확한 장문이미지를 획득하기 위한 장문 고정장치와 장문인증을 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘으로 구성되어 있다. 그리고 장문인증 단계는 3회로 제한되며, 그 결과 임계값 0.001일 때 FAR은 $(5.5cm\times5.5cm)$, GAR은 $98.1\%$이다. 이는 [3]과 비교하여, FAR은 $0.002\%$, GAR은 $0.1\%$ 향상되었음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.92-103
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• 2010

본 논문에서는 Dynamic Space Time Warping(DSTW) 알고리즘을 이용하여 손동작을 다양한 배경에서도 정확하게 인식할 수 있는 방법을 제안한다. DSTW 알고리즘을 이용한 기존의 손동작 인식 방법은 질의 영상의 매 프레임마다 검출된 다수의 손 후보 영역과 모델 영상을 시간 축 상으로 비교하는 방법이다. 그러나 DSTW 알고리즘을 이용한 기존의 손동작 인식 방법은 손을 포함하지 않은 후보 영역들(배경, 팔꿈치 등)에 의해 오 인식될 수 있는 경로를 생성하며, 그 결과로 사용자가 의도하지 않은 손동작으로 인식된다. 이러한 단점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 손 후보 영역의 불변 모멘트를 이용하여 질감정보를 추출한 후 후보 영역들 사이의 유사도를 비교한다. 제안한 방법을 통해 계산된 유사도는 모델 영상과 질의 영상의 매칭 비용에 가중치로 적용된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법은 다양한 배경에서도 사용자의 손동작을 정확하게 인식하였으며 기존의 방법에 비해 약 13%의 인식률이 향상한 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.67-75
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• 2011

본 논문에서는 라돈 변환(Radon transform)을 변형한 R-변환(R-transform)을 이용하여 객체의 크기 변환과 회전에 불변하는 보행 인식 방법을 제안한다. R-변환은 라돈 변환의 결과를 제곱한 후 투영선에 대해 적분한 것으로서, 평행이동에 불변하고 크기 변환은 변환계수의 진폭과 비례하고, 회전의 경우는 변환계수가 평행으로 이동하는 성질을 갖기 때문에 임의의 위치에서 교정되지 않은 카메라를 이용해서 객체 정보를 추출하는 데 효과적이다. 추출된 정보는 상관도(Correlation)를 이용하여 신원을 파악한다. 제안된 방법은 기하학적 변환에 강인하기 때문에 보행인식 단계에서 기하학적인 정렬 과정이 필요 없고, 객체와 카메라의 거리에 무관하게 인식이 가능하며, 카메라의 비정상적인 회전이 발생한 경우에도 강인한 인식이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.173-182
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• 2005

본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.