• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2016

일반적인 얼굴인식 시스템에서는 얼굴표현과 얼굴분류 과정을 통하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴표현 방법으로는 LBP(Local Binary Pattern) 방법이 많이 사용되고 있다. 얼굴분류 방법으로는 신경망을 이용하여 미리 학습을 시켜놓기 때문에 수행시간이 매우 짧은 신경망 방법이 많이 사용되고 있다. 이때 얼굴표현 과정에서 LBP를 사용한 후 신경망을 사용하여 얼굴분류를 수행하면 인식률이 낮고 학습시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 이용하여 얼굴 인식 과정을 수행하기 적합한 얼굴 표현 과정인 라플라시안 필터를 이용한 알고리즘을 제안한다. LBP와 신경망을 이용한 얼굴인식 과정과 본 논문에서 제안한 얼굴인식 과정을 비교분석한 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법이 학습에 걸리는 시간과 인식률이 우수함을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.193-198
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• 2022

Face Detection is one of the most important aspects of image processing, it considers a time-consuming problem in real-time applications such as surveillance systems, face recognition systems, attendance system and many. At present, commodity hardware is getting more and more heterogeneity in terms of architectures such as GPU and MIC co-processors. Utilizing those co-processors along with the existing traditional CPUs gives the algorithm a better chance to make use of both architectures to achieve faster implementations. This paper presents a hybrid implementation of the face detection based on the local binary pattern (LBP) algorithm that is deployed on both traditional CPU and MIC co-processor to enhance the speed of the LBP algorithm. The experimental results show that the proposed implementation achieved improvement in speed by 3X when compared to a single architecture individually.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.634-642
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• 2020

사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 인해 다양한 아키텍처가 존재하는 Linux 운영체제의 활용이 증가하였다. 이에 따라 Linux 기반의 IoT 기기에 대한 보안 위협이 증가하고 있으며 기존 악성코드를 기반으로 한 변종 악성코드도 꾸준히 등장하고 있다. 본 논문에서는 시각화한 ELF(Executable and Linkable Format) 파일의 바이너리 데이터를 영상처리 기법 중 LBP(Local Binary Pattern)와 Median Filter를 적용하여 CNN(Convolutional Neural Network)모델로 악성코드를 분류하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 원본 이미지의 경우 98.77%의 점수로 가장 높은 정확도와 F1-score를 보였으며 재현율도 98.55%의 가장 높은 점수를 보였다. Median Filter의 경우 99.19%로 가장 높은 정밀도와 0.008%의 가장 낮은 위양성률을 확인하였으며 LBP의 경우 전반적으로 원본과 Median Filter보다 낮은 결과를 보였음을 확인하였다. 원본과 영상처리기법별 분류 결과를 다수결로 분류했을 경우 원본과 Median Filter의 결과보다 정확도, 정밀도, F1-score, 위양성률이 전반적으로 좋아졌음을 확인하였다. 향후 악성코드 패밀리 분류에 활용하거나 다른 영상처리기법을 추가하여 다수결 분류의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제4권1호
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• pp.53-62
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• 2014

The detection of ship wakes image can demonstrate substantial information regarding on a ship, such as its tonnage, type, direction, and speed of movement. Consequently, the wake target recognition is a favorable way for ship identification. This paper proposes a Local Binary Pattern (LBP) approach to extract image features (wakes) for training an Improved Back Propagation Artificial Neural Network (IBPANN) to identify ship speed. This method is applied to sort and recognize the ship wakes of five different speeds images, the result shows that the detection accuracy is satisfied as expected, the average correctness rates of wakes target recognition at the five speeds may be achieved over 80%. Specifically, the lower ship's speed, the better accurate rate, sometimes it's accuracy could be close to 100%. In addition, one significant feature of this method is that it can receive a higher recognition rate than the nearest neighbor classification method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권1호
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• pp.173-188
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• 2013

In Facial Expression Recognition Systems (FERS), only particular regions of the face are utilized for discrimination. The areas of the eyes, eyebrows, nose, and mouth are the most important features in any FERS. Applying facial features descriptors such as the local binary pattern (LBP) on such areas results in an effective and efficient FERS. In this paper, we propose an automatic facial expression recognition system. Unlike other systems, it detects and extracts the informative and discriminant regions of the face (i.e., eyes, nose, and mouth areas) using Haar-feature based cascade classifiers and these region-based features are stored into separate image files as a preprocessing step. Then, LBP is applied to these image files for facial texture representation and a feature-vector per subject is obtained by concatenating the resulting LBP histograms of the decomposed region-based features. The one-vs.-rest SVM, which is a popular multi-classification method, is employed with the Radial Basis Function (RBF) for facial expression classification. Experimental results show that this approach yields good performance for both frontal and near-frontal facial images in terms of accuracy and time complexity. Cohn-Kanade and JAFFE, which are benchmark facial expression datasets, are used to evaluate this approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1705-1720
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• 2013

Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.137-143
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• 2013

This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.402-410
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• 2017

For many years, researchers in face description area have been representing and recognizing faces based on different methods that include subspace discriminant analysis, statistical learning and non-statistics based approach etc. But still automatic face recognition remains an interesting but challenging problem. This paper presents a novel and efficient face image representation method based on Optimized Local Ternary Pattern (OLTP) texture features. The face image is divided into several regions from which the OLTP texture feature distributions are extracted and concatenated into a feature vector that can act as face descriptor. The recognition is performed using nearest neighbor classification method with Chi-square distance as a similarity measure. Extensive experimental results on Yale B, ORL and AR face databases show that OLTP consistently performs much better than other well recognized texture models for face recognition.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1674-1680
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• 2017

본 논문에서는 고차원 국부이진패턴과 결합베이시안 알고리즘을 이용한 얼굴인증 임베디드 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에 대한 임베디드 시스템을 라즈베리파이 3을 이용하여 구현한 결과를 제시한다. 제안된 얼굴인증 알고리즘에 대한 평가는 500명의 얼굴 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 수행하였다. 여기서 각각의 얼굴 데이터는 학습용과 테스트용 이미지로 구성하였다. 성능평가를 위한 척도로는 주성분분석법의 차원에 따른 스코어 분포와 얼굴인증 시간을 이용하였다. 그 결과, 최적화된 임베디드 환경에서 우수한 얼굴인증 성능을 가지는 임베디드 시스템을 상대적으로 저렴한 비용으로 구현할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2145-2152
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• 2013

제지 제조 산업은 대규모 설비가 요구되는 장치산업으로서 생산 설비의 자동화가 꼭 요구된다. 특히 제조공정의 효율성을 얻기 위해서는 제지 제조 공정 중에서 발생하는 지절의 결함을 효과적으로 검출하고 이를 분류하는 효율적인 요소 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 제지 제조 공정 방식의 문제점을 제시하고, 이를 효과적으로 개선하기 위하여 국부 이진 패턴 분석에 의한 지절 결함 검출 시스템을 제안하고 구현된 결과를 제시한다. 제안한 시스템은 제지 지절 결함에 대해 국부 이진 패턴 분석법을 이용하여 분류하고 이를 인식하는 방식으로 구성된다. 제안된 시스템은 에지형과 영역형 결함으로 지절 결함으로 분류하고, 현장 시스템에 설치되어 안정적인 결과를 보임이 검증되었다.