• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.97-104
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• 2012

내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.43-51
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• 2009

본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.219-224
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• 2017

This paper is to introduce an application of face recognition algorithm in parallel. We have experiments of 25 images with different motions and simulated the image recognitions; grouping of the image vectors, image normalization, calculating average image vectors, etc. We also discuss an analysis of the related eigen-image vectors and a parallel algorithm. To develop the parallel algorithm, we propose a new type of initial matrices for eigenvalue problem. If A is a symmetric matrix, initial matrices for eigen value problem are investigated: the "optimal" one, which minimize ${\parallel}C-A{\parallel}_F$ and the "super optimal", which minimize ${\parallel}I-C^{-1}A{\parallel}_F$. In this paper, we present a general new approach to the design of an initial matrices to solving eigenvalue problem based on the new optimal investigating C with preserving the characteristic of the given matrix A. Fast all resulting can be inverted via fast transform algorithms with O(N log N) operations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1676-1687
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• 2008

In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-200
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• 1997

영상을 분류한다거나 물체를 인식하는 방법들은 대부분 흑백 영상에 대한 것이다. 그 이유는 기존의 분류 방법에 어떻게 컬러 정보를 결합시킬 것인가 하는 문제를 쉽게 해결하지 못하거나 처리하는데 훨씬 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 연구에서는 컬러 영상들을 분류하기 위하여 기존의 고유 백터를 컬러 공간에 이용할 수 있는 방법을 제안하고, 이 고유 백터를 이용하여 컬러 얼굴 영상에 대한 분류 실험을 통해 여러 가지 특징에 대한 고유 백터를 영상 분류에 이용할 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.308-318
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• 2004

손상된 얼굴영상을 인식하는 문제는 자동 얼굴인식 시스템의 상용화에 중요한 논점이 되고 있다. 손상된 영상에서 얼굴을 인식하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 손상된 정보를 제거하여 인식을 하는 것이고, 둘째는 손상된 정보를 복원한 후에 인식을 하는 것이다. 본 논문에서는 손상된 영상을 코호넨 네트워크에 입력하여 손상된 영역을 추출한 다음에 주성분 분석을 통해 얻은 특징 벡터의 계수 추정을 이용하여 복원하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 손상되지 않은 영역을 기반으로 하여 손상된 영역의 특징 벡터를 추정하고, 추정된 특징 벡터로써 손상된 영상을 복원하는 방법으로 학습되어지지 않은 영상에서도 복원이 가능하다. 본 연구실에서 얼굴 인식에 많은 영향을 미치는 눈과 입 부위를 인위적으로 손상시킨 영상을 실험하였을 때, 복원된 영상의 인식률은 학습된 영상의 경우에는 코호넨 네트워크를 사용한 방법과는 유사한 결과를 나타내고 대칭성을 이용한 방법에 비해서는 11.8%가 향상되었으며, 학습되지 않은 영상에서의 경우에는 코호넨 네트워크를 이용한 방법과 대칭성을 이용한 방법에 비해 각각 14%, 7% 향상되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.197-202
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• 2009

Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.

• Steel and Composite Structures
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• 제32권2호
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• pp.239-252
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• 2019

Since conical sandwich shells are important structures in the modern industries, in this paper, for the first time, vibration behavior of the truncated conical sandwich shells which include temperature dependent porous FG face sheets and temperature dependent homogeneous core in various thermal conditions are investigated. A high order theory of sandwich shells which modified by considering the flexibility of the core and nonlinear von Karman strains are utilized. Power law rule which modified by considering the two types of porosity volume fractions are applied to model the functionally graded materials. By utilizing the Hamilton's energy principle, and considering the in-plane and thermal stresses in the face-sheets and the core, the governing equations are obtained. A Galerkin procedure is used to solve the equations in a simply supported boundary condition. Uniform, linear and nonlinear temperature distributions are used to model the effect of the temperature changing in the sandwich shell. To verify the results of this study, they are compared with FEM results obtained by Abaqus software and for special cases with the results in literatures. Eigen frequencies variations are surveyed versus the temperature changing, geometrical effects, porosity, and some others in the numerical examples.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.201-204
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• 2005

동영상에서 얼굴을 인식하는 기술은 Eigen-Face를 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법 등과 같이 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 하지만 이들 기법들이 모두 동영상에서 얼굴영역을 검출했을지는 모르지만 얼굴영역이 영상에서 차지하는 위치와 크기를 일정하게 제한하고 있다. 그 중에서 입력되는 영상이 촬영 도구로부터 제한된 거리에서 촬영되어 얻어 지거나 실험을 통해 얻어진 영상을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 하지만 실제 다양한 응용분야에서 얼굴영역 검출 기술을 이용하기 위해서는 이러한 제한된 입력 영상뿐만이 아니라 어떠한 환경에서의 입력 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있어야 한다. 본 논문은 근거리뿐만이 아니라 원거리에서 획득한 영상에서도 얼굴영역을 검출할 수 있으며, 얼굴의 특징 추출과 예측기법을 통하여 보다 향상된 얼굴영역 검출을 할 수 있다. 움직임 정보와 얼굴색상정보를 이용하여 8x8블록을 만들고 이런 블록 정보들을 특정한 규칙에 적용함으로써 얼굴영역을 후보를 검출하게 된다. 그리고 후보 얼굴영역의 고유한 특징들을 추출하고 칼만 필터를 적용한 예측기법을 통하여 얼굴영역 판단하게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.458-460
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• 1998

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.