• 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.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제37권4호
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• pp.227-231
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• 2012

국한성 화골성 근염은 근육내에 섬유조직과 이소성 골이 형성되는 질환으로 외상성 화골성 근염으로도 알려져 있으며 외상, 외과적 술식, 지속적인 자극에 의하여 근육이 골화되는 질환이다. 주로 팔, 다리 근육에서 발생되며, 저작근에서 발생되는 예는 드물다. 저작근에 발생된 경우 주된 임상증상은 개구제한이며 환자는 이환부위의 동통이나 불편함을 호소하기도 한다. 본 연구는 30대 남성이 개구제한을 주소로 내원하여 임상검사와 방사선검사 후 저작근중에서 좌측 측두근과 외측 익돌근에서 발생된 국한성 화골성 근염으로 진단 내려진 증례를 보고하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-21
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• 1995

본 논문에서는 신경망 학습에 의한 영상분류 알고리즘을 개선하였으며, 이것은 입력패턴 생성부와 분류을 위한 역전파 알고리즘에 의한 광역신경망으로 구성된다. 입력패턴을 위한 특징값으로는 자기조직화 형상지도 학습에 의해 얻은 코드북 데이타를 특징벡터로 이용한다. 이것은 입력벡터로서 원영상에 충실하면서 입력 뉴런수를 감소시킨다. 분류기에 사용된 광역망 알고리즘은 가중치와 유니트 오프셋 제어가 가능하도록 역전파 알고리즘에 제어부와 어드레스 메모리부를 삽입하였다. 실험결과 이들 분류기는 학습시 국소최소점에 빠지지 않게 되며, 대규모 신경망을 구현하고자 할 때 망구조를 간단히 할 수 있다. 또한 이것은 동작속도를 크게 개선할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.171-177
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• 2018

최근 많은 이미지 데이터 셋들은 일반적인 특성을 추출하기 위한 다양한 데이터 클래스와 특징을 가지고 있다. 하지만 이러한 다양한 데이터 클래스와 특징으로 인해 해당 데이터 셋으로 훈련된 물체 검출 딥러닝 모델은 데이터 특성이 다른 환경에서 좋은 성능을 내지 못하는 단점을 보인다. 이 논문에서는 하위 카테고리 기반 물체 검출 방법과 오픈셋 물체 검출 방법을 이용하여 이를 극복하고, 강인한 물체 검출 딥러닝 모델을 훈련하기 위해 능동 준지도 학습 (Active Semi-Supervised Learning)을 이용한 다중 분기 트리 구조를 제안한다. 우리는 이 구조를 이용함으로써 데이터 특성이 다른 환경에서 적응할 수 있는 모델을 가질 수 있고, 나아가 이 모델을 이용하여 이전의 모델보다 높은 성능을 확보 할 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제65권1호
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• pp.142-149
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• 2016

This paper proposes a method to detect LP(License Plate) of vehicles in indoor and outdoor parking lots. In restricted environment, there are many conventional methods for detecting LP. But, it is difficult to detect LP in natural and complex scenes with background clutters because several patterns similar with text or LP always exist in complicated backgrounds. To verify the performance of LP text detection in natural images, we apply MB-LGP feature by combining with ensemble machine learning algorithm in purpose of selecting optimal features of small number in huge pool. The feature selection is performed by adaptive boosting algorithm that shows great performance in minimum false positive detection ratio and in computing time when combined with cascade approach. MSER is used to provide initial text regions of vehicle LP. Throughout the experiment using real images, the proposed method functions robustly extracting LP in natural scene as well as the controlled environment.

• 구강회복응용과학지
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• 제34권3호
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• pp.246-250
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• 2018

법랑아 세포종은 치성 상피에서 기인한 양성 종양의 일종이다. 하악골에 가장 흔하게 발생하는 양성종양이며 공격적인 성장과 국소적 침범의 특징을 가진다. 그 중 단방성 법랑아 세포종은 방사선학적으로는 단방성의 특징을 가지며 병리학적으로는 낭종의 특징을 가진다. 낭종성 법랑아 세포종의 병소의 크기가 큰 경우 감압술 및 조대술이 보존적인 치료 방법으로 사용된다. 이 치료 방법의 목적은 병소의 크기를 줄여 완전 적출이 손쉽게 하며 악안면 부위 변형이나 신경 손상을 방지하는데 있다. 본 증례에서는 병소의 크기가 큰 낭종성 법랑아 세포종을 감압술 및 조대술로 성공적으로 치료한 치험례를 논문 고찰과 함께 보고하고자 한다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권4호
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• pp.253-260
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• 2015

Feature-based NC machining, which requires high quality of 3D CAD model, is widely used in machining aircraft structural part. However, there has been little research on how to automatically detect the CAD model errors. As a result, the user has to manually check the errors with great effort before NC programming. This paper proposes an automatic CAD model errors detection approach for aircraft structural part. First, the base faces are identified based on the reference directions corresponding to machining coordinate systems. Then, the CAD models are partitioned into multiple local regions based on the base faces. Finally, the CAD model error types are evaluated based on the heuristic rules. A prototype system based on CATIA has been developed to verify the effectiveness of the proposed approach.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.95-101
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• 1999

본 논문은 연속 영상에서 윤곽선과 특징을 이용하여 주위 환경 변화에 적응가능한 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 적응 배경 모델을 사용하여 주위 환경 변화에 적응케 했으며, 물체 분할 모델은 배경 영상과 현재 영상의 차영상에서 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 추출한다. 특징 추출과 물체인식모델은 탐색 창 내에서 발견된 다중 물체의 데이터 연상 문제를 해결하기 우해 사용되며, 실시간 추적을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 제안된 방법을 도로 영상에 적용한 결과 다중 차량 추적이 정확히 이루어짐을 실험을 통해 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.534-542
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• 2001

최근의 내용기반 영상 검객 시스템은 한정된 수의 영상을 저장해 놓은 단일의 서버를 이용하고 있다. 이로 인해 웹 상의 다양한 영상을 원하는 웹 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 수많은 웹 영상을 대상으로 하는 내용기반 영상 검색 시스템은 무엇보다도 실시간에 기반을 두어야 한다. 이를 구현하기 위해서는 영상 수집과 특징 추출에 걸리는 많은 소모 시간 문제가 해결되어야 한다. 최근, 고속의 데이터 처리를 목적으로 부하분산 PC클러스터가 개발되고 있다. 본 논문에서는 많은 시간을 요하는 영상 수집과 특징 추출 작업을 부하분산 PC클러스터의 종속 컴퓨터들에 분배함으로써 전체 검색 시간을 감소시켰으며, 이를 통해 실시간 웹 영상 검색의 가능성을 발견할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.230-238
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• 2020

Human-object interaction (HOI) detection is a popular computer vision task that detects interactions between humans and objects. This task can be useful in many applications that require a deeper understanding of semantic scenes. Current HOI detection networks typically consist of a feature extractor followed by detection layers comprising small filters (eg, 1 × 1 or 3 × 3). Although small filters can capture local spatial features with a few parameters, they fail to capture larger context information relevant for recognizing interactions between humans and distant objects owing to their small receptive regions. Hence, we herein propose a three-stream HOI detection network that employs a context convolution module (CCM) in each stream branch. The CCM can capture larger contexts from input feature maps by adopting combinations of large separable convolution layers and residual-based convolution layers without increasing the number of parameters by using fewer large separable filters. We evaluate our HOI detection method using two benchmark datasets, V-COCO and HICO-DET, and demonstrate its state-of-the-art performance.