• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.146-149
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• 2003

개인의 신분을 확인하는 생체인식기술은 정보기술이 고도화된 사회 속에서 정보보안의 관점에서 더욱 중요한 문제로 인식되기 시작했다. 이러한 생체인식 영역 중에서 비교적 거부감을 덜 주면서 어느 정도의 인식율을 제공하는 얼굴인식 분야의 연구는 지난 수년간 활발하게 진행되었다. 보통 전통적으로 얼굴인식에는 우선 PCA가 적용되어 데이터를 축소하고 LDA가 얼굴 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 역할을 수행한다 본 논문에서는 이러한 이원적인 과정을 동시 대각화를 통해 하나의 과정으로 통합하고 기존의 유클리디언 디스턴스 대신에 SVM(Support Vector Machine) 패턴 분류기를 사용하여 얼굴인식을 수행하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1718-1720
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• 2013

본 논문에서는 다중 손 끝점 검출을 위해 특징 추출 기법 및 이를 기반으로 한 손 끝점 검출 알고리즘을 제안한다. 특징 추출을 위해 Local Binary Feature(LBP)을 사용하였고 특징의 차원을 축소하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 기법을 이용하였다. 손 끝점 판별을 위해 Reduced multivariate polynomial Model(RM) Classifier를 사용하여 실험 결과 제안된 손 끝점 검출 기법이 다양한 환경에서 동작 하는 것을 확인 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.428-429
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• 2011

3D 디스플레이 장치는 디스플레이 장치의 시점 수에 따라 다시점 디스플레이 장치 및 스테레오 디스플레이 장치로 구분할 수 있다. 스테레오 디스플레이 장치는 좌우 두 개의 영상을 디스플레이 방식에 따라 영상포맷을 변경하여 디스플레이에 보여지고 다시점 디스플레이는 두 개 이상의 영상 데이터를 포함하는 것으로 구분할 수 있다. 영상의 화질문제로 인하여 최근 3DTV는 스테레오 방식을 사용하고 있으며 대기업에서 양산하고 있는 기술이다. 스테레오 방식에서는 개인용 단말의 경우 사용자의 위치 및 눈의 위치에 따라 깊이감을 달리 보여주는 장치가 개발되고 있어 이에 대한 연구를 진행하였다. 이와같은 기술의 흐름에 맞춰 3D 디스플레이 장치를 위한 눈 추적 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에는 카메라에서 입력되는 영상에서 얼굴영역을 Haar training 방법을 통하여 추출하였으며 PCA 방법을 통하여 눈 영역을 추출하였다. 알고리즘의 복잡도로 인하여 연산량을 줄이기 위하여 Downsampling 방법을 활용하여 연산량을 약 26% 감소시켰다. 본 연구 결과를 통하여 얼굴 및 눈 추적 알고리즘 구현시 최적화를 위하여 필요한 프로세스를 예측할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.164-168
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• 2007

본 논문에서 임베디드시스템에 적용 가능한 눈 검출 알고리즘을 제안하였다. 특히, 감시카메라나 자동현금인출장치 또는 운전자의 졸음운전방지를 위한 눈 검출에서는, 주로 정면얼굴에서의 눈 검출이 이루어지므로 본 논문에서는 이러한 조건을 목표로 눈 검출 알고리즘을 제안하였다. 눈영역을 검출하기 위해, 특성백터를 먼저 추출하고 그 다음, 주성분 분석법 및 진폭투시법에 의해 전체 특성백터를 구성한다. 이렇게 구성된 특성백터들의 공분산을 구한 후, 판별단계에서 베이즈 방법에 의해 구해진 확률분포함수를 이용하여 정면얼굴의 눈 영역 부분을 검출한다. 또한 본 논문에서 제안한 판별 알고리즘을 이용하여 입력영상의 눈영역을 찾기 위한 실험식도 제안하였다. 모의 실험결과 정면얼굴에서의 눈검출율은 매우 높았으며 계산을 위한 특성백터 또한 적음으로써 실시간 특성을 요하는 임베디드시스템에 적용 가능함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.9-15
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.674-677
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• 2017

허프변환은 에지 화소를 대상으로 직선을 검출하는 가장 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 단순한 직선 영상에서는 우수한 성능을 보이나 잡음이 있거나 복잡한 영상에서는 상당한 계산량을 요구하고 쉽게 의사직선을 검출하는 문제를 갖고 있다. 본 논문은 기존 허프변환의 문제를 개선하기 위한 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 허프변환을 수행하기 전에 주성분 분석을 이용해 에지 화소의 직선 정보를 검출한다. 에지 화소의 직선 정보를 근거로 유효 에지 화소에서 제한된 기울기 영역의 허프변환을 수행한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 계산량을 크게 줄이는 것은 물론 의사직선도 제거하는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-17
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• 2013

최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.159-165
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• 2017

태블릿 캡슐의 품질 검사를 자동으로 해내기 위해서는 효율적인 이미지 처리기법, 적절한 임계치 설정, 에지 검출 그리고 세그멘테이션 방법 등이 필요하다. 그리고 기 존재하는 태블릿 캡슐의 품질 자동 검사 장비는 매우 고가이므로 품질 검사의 용이성을 높이기 위해서 저가의 하드웨어 시스템이 도입 되어야하다. 본 연구에서는 저가 카메라 모듈을 사용하여 이미지를 취득하고 전최소자승법 커브 피팅, 에지기반 이미지 세그멘테이션 방법을 사용하여 태블릿 캡슐의 함몰을 검사한다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해서 주요 분류 알고리즘인 PCA, ICA, SVM 방법을 사용하여 캡슐이미지 영역 데이터세트와 커브 피팅 에지 데이터세트에 대하여 훈련시간, 테스트시간 그리고 분류 정확도를 구하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.7-14
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.367-371
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.