• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.107-115
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• 2009

피부색 검출은 피부색과 비피부색에 대한 분류기가 사용되며, 분류 성능이 높은 분류기가 필요하다. 기존의 피부색 검출을 위한 분류기들은 대부분 하나의 칼라 모델을 사용하고 있다. 그러나 칼라 모델에 따라 피부색의 분포 특성이 다르기 때문에 하나 이상의 칼라 모델을 사용함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. MLP(Multi Layer Perceptron)는 다른 분류기보다 적은 파라미터를 사용하면서 좋은 분류 성능을 보이고 있다. 하지만 두 개의 칼라 모델을 사용할 경우 MLP의 입력 차원이 증가되기 때문의 파라미터 수가 증가되는 문제가 발생하게 되며, 파라미터 수의 증가는 MLP의 학습 시간이 증가되는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 두 칼라 모델의 구성 성분을 조합함으로써 피부색과 비피부색의 분류 성능을 향상시키고, 적은 수의 파라미터가 사용된 피부색 검출 방법을 제안한다. 제안한 부분 연결 MLP는 각 칼라 모델에 따라 연결 강도를 부분적으로 연결함으로써 연결 강도의 수를 감소 시켰으며, 각 부분 네트워크에 서로 다른 칼라 모델의 특성을 학습시킴으로써 분류율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과 제안한 부분연결 MLP를 RGB와 CbCr 칼라 정보로 구성했을 때 91.8%의 분류율을 달성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1319-1325
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• 2006

요 분석은 임상에서의 기본적인 검사항목으로 숙련된 간호사에 의한 육안검사를 시행한다. 최근에는 분석량의 증가와 분석 시간의 단축을 위하여 자동화된 요 분석 시스템을 이용하여 측정한다. 그러나 이들 시스템은 기기별 로 나타나는 결과에 차이가 발생하고 있다. 따라서 요의 컬러에 따른 정확한 검사를 위하여 새로운 요 컬러 분류 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을사용하여 요 분석 시스템의 지능형 컬러 분류기를 제작하였다. 입력 파라미터는 전처리 과정을 거친 RGB 3가지 색상을 사용하였다. 구현된 분류기는 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을 사용하였으며, 적색, 녹색, 청색의 3 가지 입력 데이터를 사용하여 9 가지 시료에 대한 $3{\sim}7$ 개의 각 단계별 분류를 수행하도록 구현하였다. 실험에 사용된 검체는 표준 시약을 사용하였으며, 요 분석 시스템을 위한 개별 표준시료에 따른 분류기의 성능을 비교하고, 신뢰성 및 임상적용가능성 여부를 검토하였다. 설험 결과 지능형 컬러 분류기는 많은 검사 항목에서 육안검색보다 좋은 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5087-5102
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• 2015

Rapid popularization of smart cell phone equipped with camera has led to a number of new legal and criminal problems related to multimedia such as digital image, which makes cell phone source identification an important branch of digital image forensics. This paper proposes a classifier combination based source identification strategy for cell phone images. To identify the outlier cell phone models of the training sets in multi-class classifier, a one-class classifier is orderly used in the framework. Feature vectors including color filter array (CFA) interpolation coefficients estimation and multi-feature fusion is employed to verify the effectiveness of the classifier combination strategy. Experimental results demonstrate that for different feature sets, our method presents high accuracy of source identification both for the cell phone in the training sets and the outliers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.108-114
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• 2017

Lip reading is a field of image processing to assist the process of sound recognition. In some environment, the capture of sound signal usually has significant noise and therefore, the recognition rate of sound signal decreases. Lip reading can be a good feature for the increase of recognition rates. Conventional lip extraction methods have been proposed widely. Maia et. al. proposed a method by the sum of Cr and Cb. However, there are two problems as follows: the point with maximum saturation is not always regarded as lips region and the inner part of lips such as oral cavity and teeth can be classified as lips. To solve these problems, this paper proposes a method which adopts the histogram-based classifier for the extraction of lips region. The proposed method consists of two stages, learning and test. The amount of computation is minimized because this method has no color conversion. The performance of proposed method gives 66.8% of detection rate compared to 28% of conventional ones.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권1호
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• pp.32-39
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• 2004

The color-based vision systems have been used to recognize our team robots, the opponent team robots and a ball in the robot soccer system. The color-based vision systems have the difficulty in that they are very sensitive to color variations brought by brightness changes. In this paper, a neural network trained with data obtained from various illumination conditions is used to classify colors in the modified YUV color space for the robot soccer vision system. For this, a new method to measure brightness is proposed by use of a color card. After the neural network is constructed, a look-up-table is generated to replace the neural network in order to reduce the computation time. Experimental results show that the proposed color classification method is robust under illumination variations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.641-648
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• 2001

A face detection in color images is important for many multimedia applications. It is first step for face recognition and can be used for classifying specific shorts. This paper describes a new method to detect faces in color images based on the skin color and hair color. This paper presents a fuzzy-based method for classifying skin color region in a complex background under varying illumination. The Fuzzy rule bases of the fuzzy system are generated using training method like a genetic algorithm(GA). We find the skin color region and hair color region using the fuzzy system and apply the convex-hull to each region and find the face from their intersection relationship. To validity the effectiveness of the proposed method, we make experiment with various cases.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권2호
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• pp.11-20
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• 2010

본 논문에서는 피부색 정보를 이용한 얼굴 후보 검출 방법과 얼굴의 구조적 특징을 이용한 얼굴 확인 방법으로 구성된 얼굴 검출 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 얼굴 후보 검출 방법은 피부색 영역과 피부색의 주변 영역에 대한 이미지 분할과 병합 알고리듬을 이용한다. 이미지 분할과 병합 알고리듬의 적용은 복잡한 이미지에 존재하는 다양한 얼굴들을 후보로 검출할 수 있다. 그리고 제안하는 얼굴 확인 방법은 얼굴을 지역적인 특징에 따라 분류 가능한 부분 얼굴 분류기를 사용하여 얼굴의 구조적 특징을 판단하고, 얼굴과 비-얼굴을 구별한다. 부분 얼굴 분류기는 학습 과정에서 얼굴 이미지만을 사용하고, 비-얼굴 이미지는 고려하지 않기 때문에 적은 수의 훈련 이미지를 사용한다. 실험 결과 제안한 얼굴 후보 검출 방법은 기존의 방법보다 평균 9.55% 많은 얼굴을 후보로 검출하였다. 그리고 얼굴/비-얼굴 분류 실험에서 비-얼굴에 대한 분류율이 99%일 때 기존의 분류기보다 평균 4.97% 높은 얼굴 분류율을 달성 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1172-1178
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• 2018

손동작 인식을 통하여 컴퓨터 프레젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 손 동작의 다양한 운동 형태를 인식, 구분함으로써 부가적인 제어용 장치 없이 프레젠테이션을 제어한다. 손동작의 인식을 위하여 얼굴영역 검출과 손영역 검출을 시행한다. 하르분류기(Haar classifier)를 이용하여 얼굴영역을 검출하며, HSV 컬러모델상에서 피부 색상 정보에 따라 손영역을 검출한다. 얼굴 영역은 손동작의 시작과 끝, 동작의 크기 및 방향을 판단하는 기준으로 삼는다. 얼굴 영역으로부터 가로, 세로 중심축을 설정하고 제안하는 모션 식별룰에 따라 다양한 손동작을 인식하고 컴퓨터 제어에 이용한다. 약 1200회의 동작 인식 실험에서 97.2%의 인식률을 얻어 제안하는 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.141-142
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• 1998

The urine analysis system implemented to measuring the primary color reaction of urinalysis strip. Fuzzy classifier based on fuzzy theory implemented so as to classify of 9 items in the urinalysis strip and proposed the automatic turning algorithm of mambership function in the fuzzy classifier to progress the reproduction of classify. To evaluation of clinical capability, the fuzzy classifier and automatic turning algorithm apples to standard strip and standard reagent.