• 한국통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.618-627
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• 1990

본 논문은 한글문자 인식을 위하여 새로운 접촉소자의 분리 및 자획연결 특징추출 알고리즘을 제안하였다. 자소 접촉특징을 분석하여 자소접촉 형태별로 분류하고 자획연결특징 추출, 접촉자소의 분리, 문자형식 분류를 시행한다. 분리된 자소로부터 설정된 표준패턴으로 정규화하고 자소별 굴곡특징의 상대위치값으로 부터의 특징을 입력패턴으로 신경망을 이용하여 인식 실험을 하였다. 여기에서의 학습은 BEP 알고리즘을 이용하였다. 접촉자소의 분리, 형식분리, 자획연결특징 추출 및 인식 실험에서 제안된 알고리즘이 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-46
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.547-550
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• 2009

The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.84-92
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• 2007

본 연구는 원거리에서 걸음걸이 (보행)의 특성을 분석하여 인간을 식별하는 보행인식 (gait recognition) 기술을 다중 특징점 기반으로 확장하여 인식률 및 오류 내성을 향상시키는 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 i)움직임 검출, ii) 객체 영역 검출, iii) 머리 영역 검출, 그리고, iv) 능동 형태 모델을 이용하여 기본 알고리듬 (gait baseline algorithm)의 문제점인 전처리 과정없이 그림자 영향과 낮은 인식률을 개선하였다. 제안된 알고리듬은 HumanID Gait Challenge (HGCD) 데이터집합을 이용한 실험을 통해 환경 변화요인에도 강건한 인간 보행인식이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.181-185
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• 1998

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 독순(lipreading)을 PC에서 구현하고자 한다. 간 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 독순(lipreading)을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식 단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의한다. 인식은 다차원(multi-dimensional), 다단계 라벨링 방법을 사용하여 3차원 특징벡터를 입력으로 한 이산 HMM을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.783-788
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• 2002

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 논은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형살 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차인 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.185-191
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• 1999

Mathematical morphology based on set theory has been applied to various areas in image processing. Pitas proposed a object recognition algorithm using Morphological Shape Decomposition(MSD), and a new representation scheme called Morphological Shape Representation(MSR). The Pitas's algorithm is a simple and adequate approach to recognize objects that are rotated 45 degree-units with respect to the model object. However, this recognition scheme fails in case of random rotation. This disadvantage may be compensated by defining small angle increments. However, this solution may greatly increase computational complexity because the smaller the step makes more number of rotations to be necessary. In this paper, we propose a new method for object recognition based on MSD. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which ran represent the relations of binary shapes in an object. finally, we obtain the feature informations invariant to the rotation, translation, and scaling from the tree and calculate matching scores using efficient matching measure. Because our method does not need to rotate the object to be tested, it could be more efficient than Pitas's one. MSR has an intricate structure so that it might be difficult to calculate matching scores even for a little complex object. But our tree has simpler structure than MSR, and easier to calculated the matchng score. We experimented 20 test images scaled, rotated, and translated versions of five kinds of automobile images. The simulation result using octagonal structure elements shows 95% correct recognition rate. The experimental results using approximated circular structure elements are examined. Also, the effect of noise on MSR scheme is considered.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권5호
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• pp.73-82
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• 1996

In this paper, an efficient algorithm for recognizing and positioning occuluded objects in a two-dimensional plane is presented. Model objects and unknown input image are approximated by polygonal boundaries, which are compactly represented by shape functions of the polygons. The input image is partitioned into measningful segments whose end points are at the locations of possible occlusion - i.e. at concave vertices. Each segment is matched against known model objects by calculating a matching measure, which is defined as the minimum euclidean distance between the shape functions. An O(mm(n+m) algorithm for computing the measure is presentd, where n and m are the number of veritces for a model and an unknown object, respectively. Match results from aprtial segments are combined based on mutual compatibility, then are verified using distance transformation and translation vector to produce the final recognition. The proposed algorithm is invariant under translation and rotation of objects, which has been shown by experimental results.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.353-354
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• 2009