본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.
홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하는 생체인식 기술로 안정성, 보안성과 같은 특징을 가지고 있기 때문에 높은 보안을 요구하는 환경에 특히 적합하다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 홍채 특징 추출시 크기, 조명, 회전에 무관한 홍채 특징을 추출하는 것이 바람직하다. 홍채크기 및 조명 문제는 전처리를 통해 쉽게 해결할 수 있지만 회전에 무관한 홍채 특징 추출은 여전히 문제가 된다. 본 논문에서는 회전 보정으로 인한 인식률 및 속도 저하를 개선하기 위해 Zernike 모멘트와 Daubechies Wavelet을 이용한 홍채인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전에 불변한 Zernike 모멘트의 통계적 특성을 이용하여 회전된 홍채에 대해서 1단계로 유사홍채를 분류함으로서 홍채인식에 필요한 시간을 단축하였고, 인식성능 역시 기존 방법과 대등함을 보였다. 따라서 제안한 방법이 대용량의 홍채 인식 시스템에 효과적인 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.
홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.
모양정보는 사람이 물체를 구분하는 특징 중 하나이며 Zernike moments등의 방법으로 그 특징을 표현한다. 본 논문에서는 기존의 Zernike moment 방법을 수정하여 입력 모양정보를 내부 모양정보와 외부 모양정보로 분리하여 각각의 영역에 대해서 특징을 추출한다. 그리고 두 모양정보의 유사도를 계산하는 과정에서 내부 모양정보와 외부 모양정보의 특징에 각각 다른 가중치를 적용함으로써 사용자의 의도에 가장 적합한 질의 결과를 얻을 수 있는 새로운 기능성을 부여하여 검색의 효율성을 높였다. 실험 결과 기존의 Zernike moments 방법에 비해서 최대 12 %의 성능 향상이 있음을 보였다.
저니키 모멘트(Zernike moment)는 영상의 표현 능력이 뛰어나기 때문에 객체 인식 또는 내용기반 영상 검색 시스템에서 많이 사용되었으나, 정의식이 복잡하기 때문에 많은 연산량을 필요로 하는 단점이 있다. 저니키 모멘트를 빠르게 계산하는 기존의 방법들은 주로 1차원 실수 방사 다항식을 빠르게 계산하는 방법에 중점을 두었다. 본 논문에서는 저니키 복소 기저 함수의 대칭성을 유도하여 저니키 기저함수를 빠르게 계산하고 입력 영상으로부터 저니키 모멘트를 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 저니키 기저 함수 계산에 필요한 연산량을 기존 방법의 약 20%로 줄이고, 저니키 모멘트 추출에 필요한 곱셈 연산을 25%로 감소시킨다. 또한, 저니키 모멘트를 특징 벡터로 이용하는 시스템 구현 시 필요한 메모리 요구량도 기존 방법의 25%만을 필요로 한다. 제안하는 방법은 회전 모멘트, 의사 저니키 모멘트, ART(Angular Radial Transform) 등의 계산에도 같은 방식으로 적용될 수 있다.
The design of an automatic aircraft recognition system involves two parts. The first part is extraction of invariant features independent of scale, rotation and translation. The second part is determination of optimal decision procedures, which are needed in the classification process. In this research, we extracted invariant aircraft features regardless of size, rotation and translation using Fourier Descriptors and Zernike Moments and classified using neural networks.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.146-155
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1997
In order to achieve scale- and rotation-invariance in recognizing unoccluded objects in binary images using Zernike moment features, an image of an object has often been normalized first by its zeroth-order moment (ZOM) or area. With elongated objects such as characters, a stroke width varies with the threshold value used, it becomes one or two pixels wider or thinner. The variations of the total area of the character becomes significant when the character is relatively thin with respect to its overall size, and the resulting normalized moment features are no longer reliable. This dilation/erosion effect is more severe when the object is not focused precisely. In this paper, we analyze the ZOM method and propose as a normalization method, the maximum enclosing circle (MEC) centered at the centroid of the character. We compare both the ZOM and MEC methods in their performance through various experiments.
We proposed an improved reliable SVD-based watermarking scheme resistant to geometric attacks while having high fidelity with no false-positive problem. Principal components of a watermark image are embedded into singular values of LL, LH, HL, and HH sub-bands of a transformed cover image by RDWT(redundant discrete wavelet transform) with optimal scale factors. Each scale factor is generated by trading-off fidelity and robustness using Differential Evolution (DE) algorithm. Zernike Moment (ZM) is used to estimate the geometric distortion and to correct the watermarked image before extracting watermark. The proposed scheme improves fidelity and robustness of existing reliable SVD based watermarking schemes while resisting to geometric attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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