• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.131-146
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• 2021

Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권2호
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• pp.92-99
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• 2014

본 논문은 결정 트리(Decision tree) 구조를 기반으로 한 표정 인식 방법을 제안한다. ASM(Active Shape Model)과 LBP(Local Binary Pattern)를 통해, 표정 영상들의 국소 특징들을 추출한다. 국소 특징들로부터 표정들을 잘 분류할 수 있는 판별 특징(Discriminant feature)들을 추출하고, 그 판별 특징들은 모든 조합의 각 두 가지 표정들을 분류시킨다. 분류를 통해 얻어진 정인식의 합을 통해, 정인식 최대화 기반 국소 영역과 표정 조합을 결정한다. 이 가지 분류들을 종합하여, 결정 트리를 생성한다. 이 결정 트리 기반 표정 인식률은 약 84.7%로, 결정 트리를 고려하지 않은 방법보다, 더 좋은 인식 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권9호
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• pp.889-897
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• 2010

현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.36-41
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• 2010

본 논문에서는 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)의 성능을 향상시킨 진보된 형태의 MFCM (Advanced MFCM: AMFCM)을 제안하는데, AMFCM은 MFCM과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. 그러나, AMFCM은 MFCM에서 사용되는 각각의 국지적 분류기를 위한 각 특징벡터의 분류기여도를 더욱 섬세하게 조정하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 AMFCM의 성능을 검증하기 위하여, 음악장르 분류의 문제에 대한 실험을 진행하였다. 또한, 국지적 분류기로 Self-Organizing Map과 중심 신경망을 사용하여 실험을 수행하였는데, 제안된 AMFCM은 사용된 국지적 분류기의 종류와 사용된 군집의 개수에 따라 기존의 MFCM에 비해 평균 8% - 15% 이상의 성능향상을 보여 준다.

• 센서학회지
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• 제20권6호
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• pp.388-392
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• 2011

In this paper, a face detection method for interactive TV control system using a new feature, edge histogram feature, with a support vector machine(SVM) in the near-infrared(NIR) images is proposed. The edge histogram feature is extracted using 16-directional edge intensity and a histogram. Compared to the previous method using local binary pattern(LBP) feature, the proposed method using edge histogram feature has better performance in both smaller feature size and lower equal error rate(EER) for face detection experiments in NIR databases.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2108-2111
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• 2003

This paper introduces a new local feature extraction method and image matching method for the localization and classification of targets. Proposed method is based on the block-by-block projection associated with directional pattern of blocks. Each pattern has its own eigen-vertors called as CEBs(Classified Eigen-Blocks). Also proposed block-based image matching method is robust to translation and occlusion. Performance of proposed feature extraction and matching method is verified by the face localization and FLIR-vehicle-image classification test.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.647-650
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• 1999

In this Paper, we propose an optimal feature extraction for multiclass problems through proper choice of initial feature vectors. Although numerous feature extraction algorithms have been proposed, those algorithms are not optimal for multiclass problems. Recently, an optimal feature extraction algorithm for multiclass problems has been proposed, which provides a better performance than the conventional feature extraction algorithms. In this paper, we improve the algorithm by choosing good initial feature vectors. As a result, the searching time is significantly reduced. The chance to be stuck in a local minimum is also reduced.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.19-29
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• 2011

지금까지 많은 얼굴 인식 방법들이 제안되었으나, 대부분의 방법들은 특징추출 과정 없이 입력 영상을 1차원 형태의 벡터로 변형한 것을 1차원 특징 벡터로 사용하거나 또는 입력 영상 자체를 특징 매트릭스로 사용하였다. 이와같이 영상 자체를 특징으로 사용하면 조명변화가 심한 데이터베이스에서는 성능이 좋지 않는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 조명변화에 효과적인 그래디언트와 상관관계의 국부통계를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. BDIP(block difference of inverse probabilities)는 그래디언트의 국부 통계이다. 그리고 BVLC(block variation of local correlation coefficients)의 두 타입은 상관관계의 국부 통계이다. 입력영상이 얼굴인식 시스템에 들어 오면 먼저 BDIP, BVLC1, BVLC2의 특징 영상을 추출하고 융합한 후, (2D)2 PCA 변환을 거쳐 특징 매트릭스를 얻어서 훈련특징 매트릭스와의 거리를 구하여 최근린 분류기를 이용하여 얼굴 영상을 인식한다. 네 가지 얼굴 데이터베이스, FERET, Weizmann, Yale B, Yale에 대한 실험결과로부터, 제안한 방법이 실험한 여섯 가지 방법 중에서 조명과 얼굴 표정의 변화에 가장 견실하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.50-57
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• 2009

본 논문은 3차원 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위한 방법에 대해 제안한다. 이산 곡면으로 이루어진 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위하여 기존 방법에서는 전역적인 음함수 곡면 맞춤 기법(Implicit Surface Fitting)을 이용하여 모델의 꼭지점에서 곡률과 곡률 미분 값을 측정하였다. 이러한 방법은 다각형 모델의 꼭지점에서 음함수 곡면으로 정확하게 투영할 수 있도록 사용자의 정의 파라미타를 찾아야 하며, 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 요구한다. 그러나 제안 방법은 지역적 음함수 곡면 맞춤 기법을 이용하여 모델의 꼭지점에 근사된 곡면을 통해 미분 정보를 측정한다. 측정된 미분 정보를 통해 쉽게 각각의 모서리에서 제로-클로싱을 통해 특징 점을 추출하고, 곡률 방향을 따라 추출된 점들을 연결하여 특징 선을 생성한다. 여러 가지 다각형 모델에서 실험을 하였고 기존 방법보다 빠르며 높은 품질의 특징 선을 추출한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1418-1433
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• 2019

In computer graphics, 3D mesh segmentation is a challenging research field. This paper presents a 3D mesh model segmentation algorithm that focuses on removing exterior salient parts from the original 3D mesh model based on prominent feature points and marching plane. To begin with, the proposed approach uses multi-dimensional scaling to extract prominent feature points that reside on the tips of each exterior salient part of a given mesh. Subsequently, a set of planes intersect the 3D mesh; one is the marching plane, which start marching from prominent feature points. Through the marching process, local cross sections between marching plane and 3D mesh are extracted, subsequently, its corresponding area are calculated to represent local volumes of the 3D mesh model. As the boundary region of an exterior salient part generally lies on the location at which the local volume suddenly changes greatly, we can simply cut this location with the marching plane to separate this part from the mesh. We evaluated our algorithm on the Princeton Segmentation Benchmark, and the evaluation results show that our algorithm works well for some categories.