• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.398-403
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• 2006

본 논문에서는 컬러 디지털 영상에서의 특징점 추출을 위한 퍼지 임계치 설정기법을 제안한다. 이를 위하여 두 가지 종류의 퍼지 측정자를 사용하여 임계치를 계산하는 퍼지추론 시스템을 구성한다. 퍼지추론 시스템에 사용된 측정자들은 디지털 영상에서의 국부영역 밝기를 매우 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출 성능이 매우 우수함을 보여준다. 또한, 퍼지측정자로 사용되는 비선형 스케치 특징점 추출 필터의 특성을 도식적으로 해석하였고 특징점들의 특성이 반영된 퍼지추론 시스템을 설계하였다. 이와 같이 설계된 퍼지추론 시스템을 통해 디지털 영상에 포함된 특징점의 특성이 반영된 임계치를 선택하였다. 실험결과를 통해 제안된 퍼지 임계치 추론 방법이 매우 유용성을 증명할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.2099-2106
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• 2018

This study presents a novel approach of discriminative feature vectors based on manifold learning using nonlinear dimension reduction (DR) technique to improve loss function, and combine with the Adversarial examples to regularize the object function for image classification. The traditional convolutional neural networks (CNN) with many new regularization approach has been successfully used for image classification tasks, and it achieved good results, hence it costs a lot of Calculated spacing and timing. Significantly, distrinct from traditional CNN, we discriminate the feature vectors for objects without empirically-tuned parameter, these Discriminative features intend to remain the lower-dimensional relationship corresponding high-dimension manifold after projecting the image feature vectors from high-dimension to lower-dimension, and we optimize the constrains of the preserving local features based on manifold, which narrow the mapped feature information from the same class and push different class away. Using Adversarial examples, improved loss function with additional regularization term intends to boost the Robustness and generalization of neural network. experimental results indicate that the approach based on discriminative feature of manifold learning is not only valid, but also more efficient in image classification tasks. Furthermore, the proposed approach achieves competitive classification performances for three benchmark datasets : MNIST, CIFAR-10, SVHN.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.481-488
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• 2006

부공간 투영기술(subspace projection)을 이용한 얼굴인식기술의 성능은 이들 기저영상들(basis images)의 특징과 밀접한 관련이 있다. 특히 표정변화와 같은 국부적 왜곡이나 오클루전이 있는 경우의 인식성능은 기저영상들의 특징에 의해 영향을 받게 된다. 부공간 투영기반의 얼굴인식 방법이 오클루전이나 표정변화와 같은 국부적인 왜곡발생에 강인하려면 부분국부적 표현(part-based local representation)의 기저벡터를 갖는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국부적 왜곡과 오클루전에 강인한 효과적인 부분국부적 표현방법을 제안한다. 제안한 방법을 LS-ICA(locally salient ICA) 방법이라고 명명하였다. LS-ICA방법은 ICA 구조I의 기저영상을 구하는 과정에서 공간적인 국부성(locality)의 제약조건을 부과함으로써 부분국부적 기저영상(part-based local basis images)을 얻는 방법이다. 결과적으로 공간적으로 현저한 특징만을 포함하는 기저영상을 사용하게 되며, 이는 "Recognition by Parts"의 방법론과 유사하다. LS-ICA방법과 LNMF(Localized Non-negative Matrix Factorization)와 LFA(Local Feature Analysis)와 같은 기존의 부분 표현방법(part-based representation)들에 대해 다양한 얼굴영상 데이타베이스를 사용하여 실험한 결과, LS-ICA방법이 기존의 방법에 비하여 높은 인식성능을 보였으며, 특히 오클루전이나 국부적인 변형이 포함된 얼굴영상에서 뛰어난 인식성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.142-148
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• 2014

실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징 융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.921-926
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• 2014

얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.898-902
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• 2012

실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.17-24
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• 2010

얼굴인식과 같은 고차원 영상의 패턴분류 문제에서는 특징추출과정이 필수적이라 할 수 있다. 특징추출방법 중 부분공간기법은 데이터의 표현이 우수할 뿐만 아니라 차원 감소 면에서도 효율적이라 보고되고 있으며, 그 대표적인 방법으로 주성분분석, 선형판별분석 등이 널리 알려져 있다. 하지만, 이들 방법은 전역적 변환 방법으로써 포즈, 조명 등의 변화에 민감하여, 그 변화량이 크면 전역적 변환으로 인한 얼굴정보가 전체적으로 손실될 가능성이 크다. 따라서, 이러한 변화들에 대해 잘 대처하기 위해서는 얼굴영상에서 변화들을 상쇄시키는 정규화 작업을 수행해야만 한다. 정규화를 추구하는 이유는 일반적인 얼굴과 가깝게, 다시말해 평균 얼굴과 가깝게 하기 위함이고, 이러한 정규화를 위해서는 부분적 변환 방법이 이상적이라 할 수 있다. 이 방법은 변환으로 인한 얼굴 정보가 부분적 손실만을 유발하기 때문에 전역적 변환 방법에 비해 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지역적 부분공간기법 중 지역특징분석을 SVM커널에 적용하여, 기존 SVM다항식커널에 지역적 정보를 포함시킴으로써, 보다 강력하고 새로운 SVM커널을 디자인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.103-110
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• 2008

산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.701-720
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• 2023

Aerial objects are more challenging to segment than normal objects, which are usually smaller and have less textural detail. In the process of segmentation, target objects are easily omitted and misdetected, which is problematic. To alleviate these issues, we propose local aggregation feature pyramid networks (LAFPNs) and pyramid integrated context modules (PICMs) for aerial object segmentation. First, using an LAFPN, while strengthening the deep features, the extent to which low-level features interfere with high-level features is reduced, and numerous dense and small aerial targets are prevented from being mistakenly detected as a whole. Second, the PICM uses global information to guide local features, which enhances the network's comprehensive understanding of an entire image and reduces the missed detection of small aerial objects due to insufficient texture information. We evaluate our network with the MS COCO dataset using three categories: airplanes, birds, and kites. Compared with Mask R-CNN, our network achieves performance improvements of 1.7%, 4.9%, and 7.7% in terms of the AP metrics for the three categories. Without pretraining or any postprocessing, the segmentation performance of our network for aerial objects is superior to that of several recent methods based on classic algorithms.

• Coupled systems mechanics
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• 제6권4호
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• pp.501-522
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• 2017

This paper introduces a numerical procedure to incorporate elasto-plastic local deformation effects in the dynamic analysis of beams. The appealing feature is that simple beam type finite elements can be used for the global model which needs not to be altered by the localized elasto-plastic deformations. An overlapping local sophisticated 2D membrane model replaces the internal forces of the beam elements in the predefined region where the localized deformations take place. An iterative coupling technique is used to perform this replacement. Comparisons with full membrane analysis are provided in order to illustrate the accuracy and efficiency of the method developed herein. In this study, the membrane formulation is able to capture the elasto-plastic material behaviour based on the von Misses yield criterion and the associated flow rule for plane stress. The Newmark time integration method is adopted for the step-by-step dynamic analysis.