• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.60-67
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• 1999

본 논문은 2-D 물체 정합을 위한 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 제안하였다. 이 ROHM은 기존의 Hausdorff distance (HD) 알고리듬의 거리 개념을 Hough 변환의 누적기법으로 대치함으로써 제안되었다. 제안한 알고리듬은 distance transform (DT)을 사용하는 변형된 Hough transform으로 생각할 수 있다. 또한 각 화소의 방향각을 사용하여 부적절한 대응관계를 제거하였다. 여러가지 실험영상을 이용한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 기존의 알고리듬들에 비하여 효율적임을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.438-441
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• 2001

This paper describes a system for tracking a face in a input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and a robust hausdorff distance. The algorithm adapts YCbCr color model for classifying face region by [l]. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, a Robust Hausdorff distance is computed and the best possible displacement is selected. Finally, the previous face model is updated using the displacement t. It is robust to some noises and outliers. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm in video sequences obtained from CCD camera.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.93-101
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• 1997

A Hausdorff distance (HD) is one of commonly used measures for object matching. It calculates the distance between two point sets of edges in two-dimensional binary images without establishing correspondences. This paper proposes three object matching algorithm using robust HD measures based on M-estimation, least trimmed square (LTS), and .alpha.-trimmed mean methods, which are more efficient than the conventional HD measures. By computer simulation with synthetic and real images, the matching performance of the conventional HD smeasures and proposed' robust ones is compared.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.632-635
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• 2003

This paper describes a system fur tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.87-92
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• 2003

This paper describes a system for tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.540-543
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• 1999

We propose a face tracking algorithm using skin-color based segmentation and a robust Hausdorff distance. First, we present L＊a＊b＊ color model and face segmentation algorithm. A face is segmented from the first frame of input video sequences using skin-color map. Then, we obtain an initial face model with Laplacian operator. For tracking, a robust Hausdorff distance is computed and the best possible displacement t. is selected. Finally, the previous face model is updated using the displacement t. It is robust to some noises and outliers. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm in video sequences obtained from CCD camera.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.916-921
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• 2011

Mobile robot localization is the task of estimating the robot pose in a given environment. This research deals with outdoor localization based on an elevation map. Since outdoor environments are large and contain many complex objects, it is difficult to robustly estimate the robot pose. This paper proposes a Hausdorff distance-based map matching method. The Hausdorff distance is exploited to measure the similarity between extracted features obtained from the robot and elevation map. The experiments and simulations show that the proposed Hausdorff distance-based map matching is useful for robust outdoor localization using an elevation map. Also, it can be easily applied to other probabilistic approaches such as a Markov localization method.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권2호
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• pp.56-62
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• 2015

The Hausdorff distance is commonly used as a similarity measure between two-dimensional binary images. Since the document images may be contaminated by a variety of noise sources during transmission, scanning or conversion to digital form, the measure should be robust to the noise. Original Hausdorff distance has been known to be sensitive to outliers. Transforming the given image to grayscale image is one of methods to deal with the noises. In this paper, we propose a Hausdorff distance applied to grayscale images. The proposed method is tested with synthetic images with various levels of noises and compared with other methods to show its robustness.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.67-73
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• 2010

본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.474-483
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• 2004

본 논문에서는 3차원 정면 얼굴 영상으로부터 추출된 프로파일(profile) 영상을 깊이 정보가 반영된 가중치 하우스도르프 거리(weighted hausdorff distance-WHD)를 이용하여 두 영상을 비교하는 인식 알고리즘을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 2차원과 달리, 깊이 정보를 가지고 있으므로 사람 얼굴의 프로파일 영상을 보다 정확하게 그리고 다양한 얼굴 위치에서 추출되어 질 수 있다. 코는 얼굴에서 가장 돌출된 형상을 가지고 있으므로, 3차원 데이터의 깊이 값을 평균을 이용한 반복 선택 방법을 사용하여 코의 정점 위치를 찾는다. 이를 기준점으로 수직성분들의 깊이 값을 2차원 평면으로 나타내면 프로파일 영상이 추출된다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해, 깊이정보를 가중치로 사용한 WHD방법으로서 두 프로파일 영상의 거리비교는 Ll을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로, 인식률은 5위 이내가 94.3%의 인식률을 나타내었다.