• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1748-1759
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• 2018

Weber Local Descriptor (WLD) is a stable and effective feature extraction algorithm, which is based on Weber's Law. It calculates the differential excitation information and direction information, and then integrates them to get the feature information of the image. However, WLD only considers the center pixel and its contrast with its surrounding pixels when calculating the differential excitation information. As a result, the illumination variation is relatively sensitive, and the selection of the neighbor area is rather small. This may make the whole information is divided into small pieces, thus, it is difficult to be recognized. In order to overcome this problem, this paper proposes Weber Symmetrical Local Graph Structure (WSLGS), which constructs the graph structure based on the $5{\times}5$ neighborhood. Then the information obtained is regarded as the differential excitation information. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed method on the database of ORL, JAFFE and our own built database, high-definition infrared faces. The experimental results show that WSLGS provides higher recognition rate and shorter image processing time compared with traditional algorithms.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.126-132
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• 2023

객체 인식은 이미지와 비디오에서 다양한 객체를 검출하고 식별하는 기술이다. LBP는 조명 변이에 강인하게 동작하는 기술자로써, 객체 인식 분야에 활발하게 사용되고 있다. LBP는 이웃 픽셀의 범위, 비교 연산 후 이웃들의 결합 순서, 그리고 결합의 시작 위치를 고려해야 한다. 특히, LBP의 시작 위치는 "최상위 비트"가 되기 때문에 객체 인식의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 본 논문에서는 N개의 시작 위치를 기반으로 N개의 특징 공간에서 각각 입력 데이터와 가장 유사한 데이터를 탐색한다. 각 특징 공간의 서로 다른 결과를 동일한 기준에서 비교할 수 있는 신뢰 척도를 정의하고, 가장 신뢰도 높은 결과를 선택함으로써 객체 인식을 수행한다. 실험 결과에서는 LBP의 시작 위치에 따라 성능의 차이가 있다는 것을 확인했다. 또한, 제안한 방법은 기존 LBP 인식 성능과 대비하여 최대 12.66%의 높은 성능을 나타냈다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.111-119
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• 2013

Face recognition has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. In this paper, we propose a simple descriptor called an ECSP(Extended Center-Symmetric Pattern) for illumination-robust face recognition. The ECSP operator encodes the texture information of a local face region by emphasizing diagonal components of a previous CS-LBP(Center-Symmetric Local Binary Pattern). Here, the diagonal components are emphasized because facial textures along the diagonal direction contain much more information than those of other directions. The facial texture information of the ECSP operator is then used as the input image of an image covariance-based feature extraction algorithm such as 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis). Performance evaluation of the proposed approach was carried out using various binary pattern operators and recognition algorithms on the Yale B database. The experimental results demonstrated that the proposed approach achieved better recognition accuracy than other approaches, and we confirmed that the proposed approach is effective against illumination variation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3762-3781
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• 2020

Infrared pedestrian target recognition is a vital problem of significant interest in computer vision. In this work, a novel infrared pedestrian target recognition method that uses heterogeneous features with multi-kernel transfer learning is proposed. Firstly, to exploit the characteristics of infrared pedestrian targets fully, a novel multi-scale monogenic filtering-based completed local binary pattern descriptor, referred to as MSMF-CLBP, is designed to extract the texture information, and then an improved histogram of oriented gradient-fisher vector descriptor, referred to as HOG-FV, is proposed to extract the shape information. Second, to enrich the semantic content of feature expression, these two heterogeneous features are integrated to get more complete representation for infrared pedestrian targets. Third, to overcome the defects, such as poor generalization, scarcity of tagged infrared samples, distributional and semantic deviations between the training and testing samples, of the state-of-the-art classifiers, an effective multi-kernel transfer learning classifier called MK-TrAdaBoost is designed. Experimental results show that the proposed method outperforms many state-of-the-art recognition approaches for infrared pedestrian targets.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.288-301
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• 2017

In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.742-751
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• 2011

본 논문에서는 형상 특징자인 열 커널 인증 (Heat Kernel Signature, HKS)를 기반으로 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 키와 매개변수에 의존한 형상 특징자 기반 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 방법에서는 Mesh Laplace 연산자의 고유치와 고유벡터에 의하여 각 꼭지점에 대한 전역 및 국부 타임 HKS 계수를 구한 다음, 이 계수들을 정방형 2D 셀로 군집화한다. 그리고 각 셀에 할당된 HKS 계수 쌍의 거리 가중치 기반으로 정의된 특징계수와 랜덤 계수 키와의 조합에 의하여 중간 해쉬 계수를 생성한 다음, 이진화 과정에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 본 실험에서는 3D 범용 툴을 이용한 다양한 기하하적 공격과 위상학적 공격을 통하여 강인성을 평가하였고, 모델과 키 조합에 대한 해쉬의 유일성을 평가하였다. 또한 인증 범위를 만족히는 공격 세기를 측정함으로써 모델 공간성을 평가하였다. 실험결과로부터 제안한 3D 모델 해싱이 기존 해싱에 비하여 강인성 모델 공간성 및 유일성이 우수함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5605-5623
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• 2016

We propose a face recognition method that utilizes the LCP face descriptor. The proposed method applies a LoG mask to extract a face contour response, and employs the LCP algorithm to produce a binary pattern representation that ensures high recognition performance even under the changes in illumination, noise, and aging. The proposed LCP algorithm produces excellent noise reduction and efficiency in removing unnecessary information from the face by extracting a face contour response using the LoG mask, whose behavior is similar to the human eye. Majority of reported algorithms search for face contour response information. On the other hand, our proposed LCP algorithm produces results expressing major facial information by applying the threshold to the search area with only 8 bits. However, the LCP algorithm produces results that express major facial information with only 8-bits by applying a threshold value to the search area. Therefore, compared to previous approaches, the LCP algorithm maintains a consistent accuracy under varying circumstances, and produces a high face recognition rate with a relatively small feature vector. The test results indicate that the LCP algorithm produces a higher facial recognition rate than the rate of human visual's recognition capability, and outperforms the existing methods.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.692-702
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• 2017

LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.350-359
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• 2011

1990년대 이후 방송 기술의 눈부신 발전은 고선명 방송 서비스의 도입으로 가정에서의 고화질 방송 서비스 제공을 가능하게 하였을 뿐만 아니라, 이동 방송 서비스의 등장으로 고속으로 이동하는 차량에서도 방송 서비스를 즐길 수 있도록 하였다. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) 기술은 이동 방송 서비스 제공을 위해 개발된 기술 중 성공적으로 상용화된 기술 중 하나이다. 고속 이동체에서의 안정적인 방송 수신 기능 외에 T-DMB의 기술적 혁신 중 주목할 만한 것으로는 MPEG-4 표준에 기반 한 시스템 프레임워크를 들 수 있다. 이는 장면 기술(Scene Description) 및 그래픽 객체 표현 언어인 Binary Format for Scene (BIFS)와 객체(object) 개념의 멀티미디어 구성 요소 표현 방식인 Object Descriptor (OD) 프레임워크를 통해 대화형 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그런데, T-DMB 대화형 데이터 서비스에는 두 가지 근본적인 제약 사항이 존재한다. 첫 번째 제약 사항은 대화형 서비스를 위한 그래픽 데이터는 비디오 화면을 벗어날 수 없어 항상 비디오 화면 위에 중첩되어 표현되어야 한다는 것이다. 두 번째 제약 사항은 양방향 서비스를 위한 데이터는 항상 방송망을 통해서만 전송되어야 한다는 것이다. 이러한 제약 사항은 단말의 위치 정보나 사용자의 특성 정보를 반영한 개인 맞춤형 서비스 제공의 제약조건이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약 사항을 극복하기 위해 기존방송망 및 무선 인터넷 망을 통해 각각 전송되는 장면 기술 정보 뿐만 아니라, 단말의 저장 장치에 저장된 장면 기술 정보를 활용하는 T-DMB 하이브리드 데이터 서비스 방식을 제안하고 기존 T-DMB 데이터 서비스와의 역호환성을 보장하는 하이브리드 BIFS 기술을 제안한다.