• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.530-536
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• 2021

LBP 알고리즘은 지역적 질감표현이라는 특성을 가지고 있기 때문에 기준영상과 샘플 영상의 추출 위치와 크기에 따라 전혀 다른 결과를 얻을 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 LBP 기본특성을 조사하고, 기준영상(100×100)의 크기를 영상내의 대부분의 특성을 포함할 수 있도록 하고, 임의의 지점에서 추출된 샘플영상(40×40)을 선택한다. 기준영상의 LBP와 샘플영상의 LBP 간의 상관관계를 이용하여 기준영상의 LBP에서의 매칭위치를 찾은 후, 카이분석 방법을 사용하여 샘플영상과 가장 일치하는 기준영상을 찾는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 2014

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 Uniform LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.253-255
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• 2016

본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제21권4호
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• pp.40-48
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• 2014

Differential item functioning (DIF) based on Rasch model can be used to examine whether the items function similarly across different groups and identify items that appear to be too easy or difficult after controlling for the ability levels of the compared groups. The Oswestry low back pain disability (Oswestry) has traditionally been proved as an effective instrument measuring disability resulting from low back pain (LBP). In this study, DIF method was used to explore whether items on the Oswestry perform similarly across two different groups (participants with LBP and no LBP). A series of Rasch analyses on the 10 items of the Oswestry were performed using Winsteps$^{(R)}$ software. Forty-two participants with back pain were recruited from 3 rehabilitation hospitals in Gainesville, Florida. Another 42 participants with no LBP were recruited from several public places in the rehabilitation hospitals. Based on the DIF analysis across the two groups, several items were found to have an uniform DIF. Participants with no LBP had more difficulty on lifting and personal care items and participants with LBP had more difficulty on sleeping and social life items. For non-LBP group, a high ceiling effects (83% of participants with non-LBP) was detected, which was not be able to be effectively measured with the Oswestry items. Although 4 items of the Oswestry function differently across the two groups, all items of the Oswestry were well targeted the LBP group.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.51-55
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• 2015

This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing dangerous situation. The proposed method firstly extracts the facial region using Harr-like technique from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, detects facial expression, and recognizes dangerous situation. The proposed method is evaluated for MUCT database image and web cam input. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates dangerous situation well and the average recognition rate is 91.05%.

• 한국식생활문화학회지
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• 제34권6호
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• pp.793-800
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• 2019

This study was performed to examine the physicochemical and antioxidative properties of the sponge cakes with different contents (0, 2, 4, 6, 8%, w/w) of lemon balm (Melissa officinalis) powder (LBP). An increase in LBP content in the cake led to a significant increase in the baking loss rate, specific volume, DPPH radical scavenging activity, ABTS radical scavenging activity, total phenol contents and total flavonoid contents of the cakes (p<0.05). As the LBP content increased, significant decreases were shown in the specific gravity of batter, sugar contents, pH, lightness, redness and yellowness of the cakes (p<0.05). Ash contents, uniformity index and other textural properties of hardness, springness, cohesiveness, and brittleness did not show any significant differences between the sample groups (p>0.05). These results suggest that LBP can be applied to sponge cakes to achieve positive textural properties such as uniform pore formation and increased volume with increased antioxidant properties.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.27-34
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• 2019

본 논문에서는 문자 영역의 패턴을 분석하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 명암이 일정한 영역을 구분하는 MSER(Maximally Stable External Regions)방법의 문자 검출에서는 배경 영역이 포함되어 검출되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연 이미지에서 MSER 방법을 사용하여 명암 값이 차이가 나는 영역과 차이가 나지 않는 영역 즉 문자 영역과 배경 영역을 구해 변화율을 계산하여 배경을 제거하였다. 그러나 배경이 제거된 이미지에서 일부 제거되지 않는 배경 영역이 생겨 LBP(Local Binary Patterns)방법을 사용하여 이미지에서 균일한 값을 갖는 영역을 문자 영역이라고 판단하고 문자를 검출하였다. 실험 데이터는 배경이 단순한 이미지, 문자가 정면으로 구성된 이미지, 문자가 기울어진 이미지 등의 다양한 자연 이미지를 실험하였다. 제안하는 방법을 기존의 MSER, MSER+LBP 방법의 문자 검출 방법과 비교하였을 때 약 1.73%로 높은 검출률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 유니폼 LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 표정인식을 위해 사용되는 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 이 데이터베이스는 사람의 기본표정인 웃는 표정, 슬픈 표정, 놀란 표정, 화난 표정, 역거운 표정, 공포 표정 등 6가지의 표정영상을 포함하고 있다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1197-1204
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• 2015

Smoke detection plays an important role for the early detection of fire. In this paper, we suggest a newly developed method that generated LBPV(Local Binary Pattern Variance)s as special feature vectors from RGB contrast images can be applied to detect smoke using SVM(Support Vector Machine). The proposed method rearranges mean value of the block from each R, G, B channel and its intensity of the mean value. Additionally, it generates RGB contrast image which indicates each RGB channel’s contrast via smoke’s achromatic color. Uniform LBPV, Rotation-Invariance LBPV, Rotation-Invariance Uniform LBPV are applied to RGB Contrast images so that it could generate feature vector from the form of LBP. It helps to distinguish between smoke and non smoke area through SVM. Experimental results show that true positive detection rate is similar but false positive detection rate has been improved, although the proposed method reduced numbers of feature vector in half comparing with the existing method with LBP and LBPV.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권2호
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• pp.119-126
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• 2014

We propose a bicycle detection system riding on people based on modified projected local binary pattern(PLBP) for vision based intelligent vehicles. Projection method has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for original image. The features of Local binary pattern(LBP) are fast to compute and simple to implement for object recognition and texture classification area. Moreover, We use uniform pattern to remove the noise. This paper suggests that modified LBP method and projection vector having different weighting values according to the local shape and area in the image. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. Our experimental results show that a bicycle and motorcycle riding on people detection system based on proposed PLBP features achieve higher detection accuracy rate than traditional features.