• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1544-1548
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• 2011

A process of choosing a subset of original features, so called feature selection, is considered as a crucial preprocessing step to image processing applications. There are already large pools of techniques developed for machine learning and data mining fields. In this paper, basically two methods, non-feature selection and feature selection, are investigated to compare their predictive effectiveness of classification. Color co-occurrence feature is used for defining image features. Standard Sequential Forward Selection algorithm are used for feature selection to identify relevant features and redundancy among relevant features. Four color spaces, RGB, YCbCr, HSV, and Gaussian space are considered for computing color co-occurrence features. Gray-level image feature is also considered for the performance comparison reasons. The experimental results are presented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1689-1694
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• 2005

Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.997-998
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• 2008

In this paper, we proposed a reduced memory overdrive architecture. Proposed overdrive architecture consists of 2D-DWT filter, BLI and Color Conversion block. For Frame Memory reduction we eliminated HH data in DWT-IDWT process and converted color space RGB into YCbCr. Consequently, we reduced Frame Memory about 50%.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.329-330
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• 2007

This paper presents a simple and robust face detection algorithm that can be utilized to video summary. We firstly apply the Illumination-compensation process for reducing the effect of brightness on the image. And then, we analyze the face region based on color in the YCbCr space to obtain the skin color. Also, we try the morphological image processing called closing algorithm to improve the detection. Experimental results demonstrate the effectiveness of our face detection algorithm that leads to 96.7 % precision ratio on average.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.3-11
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• 2024

Deaf people who use sign language as their first language sometimes have difficulty communicating because they do not know spoken Korean. Deaf people are also members of society, so we must support to create a society where everyone can live together. In this paper, we present a method to increase the recognition rate of Korean sign language using a CNN model. When the original image was used as input to the CNN model, the accuracy was 0.96, and when the image corresponding to the skin area in the YCbCr color space was used as input, the accuracy was 0.72. It was confirmed that inserting the original image itself would lead to better results. In other studies, the accuracy of the combined Conv1d and LSTM model was 0.92, and the accuracy of the AlexNet model was 0.92. The CNN model proposed in this paper is 0.96 and is proven to be helpful in recognizing Korean sign language.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.81-89
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• 2004

본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌·우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm∼200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10C호
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• pp.621-628
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• 2011

영상에서 피부색은 얼굴 영상 기반의 검출 및 인식 시스템에서 중요한 단서로 사용되지만 영상 획득시의 광원에 따라 상이하게 표현되기 때문에 사용의 어려움이 있다. 이러한 문제를 위해 본 논문에서는 Retinex, Gray World, White Patch, Simplified Horn, Shades of grey, 그리고 Edge-Based color constancy 색 항등성 기법을 대상으로 피부색 복원에 관한 성능을 비교하고, 자연 영상을 이용하여 피부색 검출 성능을 평가한다. 이를 위해 Caltech Face Database의 영상들에 유색 광원의 효과를 부가하여 생성된 실험 영상을 생성했다. 이후 각 기법에 따른 피부색 복원의 일관성을 수치적으로 평가하기 위하여 Cb-Cr 히스토그램을 기반으로 결과 영상들의 표준편차를 계산하였으며, 피부색 검출 성능 실험을 위해서 YCbCr과 RGB 기반의 경출 기법을 사용하였다. 실험 결과 Gray World 기법은 타 기법에 비해 높은 성능을 나타냈으며, 색 항등성 기법의 적용을 통해 광원의 영향을 받은 피부색을 색 공간내의 일정한 범위로 복원하는 것이 가능하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.263-271
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• 2016

이미지 내에서 객체를 검출하고 해당 위치를 추출하는 지역화 기법은 컴퓨터 비전에서 많이 활용되는 기술이다. 기존 연구들은 하나의 객체를 대상으로 위치 검출을 수행하지만, 실제 사진에서는 다수의 유사 객체를 포함하는 경우가 많기 때문에, 활용에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 인식을 위해 객체 지역화의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 YCbCr 색채 성분에서 코렐로그램 역투영 기법을 활용하여 객체 지역화 문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 질의 이미지의 객체가 포함되는 이미지의 위치를 검출할 수 있으며, 다수의 유사 객체가 존재할 경우 포함되는 객체 개수 정보 없이도 유사 후보 객체의 영역과 위치를 검출할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능을 평가할 실험 결과, 기존에 연구된 방법에 비해, 21%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 통해, 색상 코렐로그램이 히스토그램 기법보다 성능적 우위를 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 색 공간과 공간-색상 정보를 통해 객체 지역화 문제를 해결할 수 있는 또다른 기술을 제시한 것으로 학문적 기여를 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1196-1204
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• 2012

본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.