• 제목/요약/키워드: PCA 투영

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선택적 부공간 투영 방법을 사용한 가려진 얼굴 인식 (Occlusive Face Recognition using the Selective Subspace Projection Method)

  • 김영길;송영준;김동우;안재형
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.48-52
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    • 2008
  • 본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.

비선형 특징투영 기법을 이용한 웨이블렛 기반 근전도 패턴인식 (A Wavelet-Based EMG Pattern Recognition with Nonlinear Feature Projection)

  • 추준욱;문인혁
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제42권2호
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    • pp.39-48
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    • 2005
  • 본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다.

모션 데이터의 PCA투영에 의한 3차원 아바타의 실시간 표정 제어 (Realtime Facial Expression Control of 3D Avatar by PCA Projection of Motion Data)

  • 김성호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권10호
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    • pp.1478-1484
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    • 2004
  • 본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 실시간적 얼굴 표정을 제어하는 기법을 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 3차원 아바타의 얼굴 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 실시간적으로 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 PCA투영 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.

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PCA와 LDA를 이용한 오프라인 서면 검증 (An Off-line Signature Verification Using PCA and LDA)

  • 류상연;이대종;고현주;전명근
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권6호
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    • pp.645-652
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    • 2004
  • 생체 특징 중에서 서명은 취득 시마다 환경이나 감정변화에 따라 동일인이라 하더라도 서명간에 변이가 존재하며 그 변이특성이 지문과 홍채와 같은 다른 생체 특징보다 크게 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석기법과 선형판별기법을 이용하여 서명 변이에도 강인한 서명 검증 기법을 제안한다. 제안한 방법은 서명 변화에 대한 영향을 최소화하기 위해 서명을 새로운 격자분할 방식에 의해 수직축과 수평축으로 투영시켰다. 투영된 서명은 주성분분석(PCA) 기법과 선형판별분석(LDA) 기법을 이용하여 각각의 서명에 대한 특징을 산출한 후 서명검증을 하였다. 제안된 서명검증 알고리즘의 타당성을 검토하기 위해 실험한 결과, 오거부율이 약 1.45%일 때 오인식률이 2.1% 결과를 보였다.

얼굴 표정 데이터의 최적의 가시화를 위한 선형 및 비선형 투영 기법의 비교 분석 (Comparative Analysis of Linear and Nonlinear Projection Techniques for the Best Visualization of Facial Expression Data)

  • 김성호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권9호
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    • pp.97-104
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    • 2009
  • 본 논문은 고차원 얼굴 모션 캡처 데이터를 선형 및 비선형 투영 기법에 각각 적용하고, 이를 2차원 평면으로 투영하기 위한 최적의 방법론에 대한 것이다. 본 방법의 핵심 요소는 프레임 단위의 고차원 얼굴 표정 데이터를 선형 투영 기법인 PCA와 비선형 투영 기법인 Isomap, MDS, CCA, Sammon's Mapping, LLE 등에 적용하고 이를 저차원 공간에 분포시키는 방법론 및 그 결과를 비교 분석하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 기존의 고차원 얼굴 표정 프레임 데이터들 사이의 거리를 구하고, 선형 및 비선형 투영 기법들을 적용한 상태에서 기존의 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하면서 저차원인 2차원 평면 공간에 분포시키는 것이다. 그리고 2차원 공간에 분포된 얼굴 표정 데이터가 원형 데이터와 비교 했을 때, 최적의 상태로 프레임 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하고 있는 투영 기법을 찾는다. 결국 본 논문에서는 고차원 얼굴 표정 데이터를 저차원 공간에 투영하기 위한 선형 및 비선형 투영 기법들을 비교 분석하고, 각각에서 최적의 투영 기법을 찾아낸다.

외향 기반 환경 인식을 사용한 이동 로봇의 위치인식 알고리즘 (Localization of a mobile robot using the appearance-based approach)

  • 이희성;김은태
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제41권6호
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    • pp.47-53
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    • 2004
  • 본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 우선, 제안한 알고리즘은 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)을 이용하여 취득한 영상들을 eigenspace로 투영시킴으로써 영상을 압축한다. 추출된 주성분은 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 신경 회로망은 로봇의 위치추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치를 추정할 수 있다. 제안한 알고리즘을 실제 이동 로봇에 탑재하여 적용시킨 결과 로봇의 위치를 정확히 추정할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

지능로봇 제어를 위한 비전기반 실시간 수신호 인식 시스템 (Real-time Hand Gesture Recognition System based on Vision for Intelligent Robot Control)

  • 양태규;서용호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권10호
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    • pp.2180-2188
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    • 2009
  • 본 논문은 지능로봇의 동작을 제어하기 위해 비전기반의 실시간 수신호를 PCA 및 BP 알고리즘을 이용한 인식시스템을 제안하였다. 수신호 인식은 PCA 알고리즘을 이용한 전처리 단계와 BP 알고리즘을 이용한 인식의 두 단계로 구성한다. PCA 알고리즘은 데이터 분석을 위해 다차원 데이터 집합을 보다 낮은 차원으로 감소시키기 위해 사용되는 기술로 주어진 수신호의 특징인 투영 벡터를 계산하기 위하여 적용되었고, BP 알고리즘은 병렬 구조를 가지고 있으므로 병렬 분산처리가 가능하고, 처리 속도가 빠르므로 PCA로부터 훈련된 고유 수신호를 학습시켜 수신호를 실시간으로 인식한다. 실험에서는 10종류의 수신호를 PCA 알고리즘만을 사용한 경우와 제안한 PCA 및 BP 알고리즘을 사용한 경우와 인식률을 비교하여 제안한 알고리즘이 우수하다는 것을 보였다.

PCA를 이용한 효율적 모션 그래프 생성 (Fast construction of motion graph using PCA)

  • 성혜영;경민호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.51-56
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    • 2004
  • 모션 데이터들을 그래프로 저장하고 이를 모션합성에 이용하는 기존의 연구들은, 모든 모션 프레임간 연결비용계산으로 인하여 그래프 생성에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하여 빠르고 효과적으로 그래프를 생성하는 방법을 제시한다. 우선, PCA를 이용하여 모션들을 2차원에 투영시키고, 2차원 상의 간단한 거리계산으로 전이에지가 존재할 가능성이 큰 프레임 쌍들을 찾아낸다. 다음으로, 이런 프레임 쌍에 대해서만 연결비용을 계산하여 그래프를 생성한다. 따라서, 모든 프레임에 대한 비용계산에 비해 본 논문에서 제안한 방법은 효율적으로 그래프를 생성하게 된다.

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에지 투영과 PCA를 이용한 차대 번호 인식 (Vehicle Identification Number Recognition using Edge Projection and PCA)

  • 안인모;하종은
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.479-483
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    • 2011
  • The automation of production process is actively expanding for the purpose of the cost reduction and quality assurance. Among these, automatic tracking of the product along the whole process of the production is also important topic. Typically this is done by adopting OCR technology. Conventional OCR technology operates well on the rather good quality of the image like as printed characters on the paper. In industrial application, IDs are marked on the metal surface, and this cause the height difference between background material and character. Illumination systems that guarantee an image with good quality may be a solution, but it is rather difficult to design such an illumination system. This paper proposes an algorithm for the recognition of vehicle's ID characters using edge projection and PCA (Principal Component Analysis). Proposed algorithm robustly operates under illumination change using the same parameters. Experimental results show the feasibility of the proposed algorithm.

가버 특징 벡터 조명 PCA 모델 기반 강인한 얼굴 인식 (Robust Face Recognition based on Gabor Feature Vector illumination PCA Model)

  • 설태인;김상훈;정선태;조성원
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제45권6호
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    • pp.67-76
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    • 2008
  • 성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.