• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제2권2호
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• pp.45-50
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• 2006

형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 히스토그램 평활화나 로그 변환 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 부분적 명암 왜곡에 매우 효과적인 영상 보정을 수행하는 좌우대칭 평균화 기법을 제시한다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 매우 효율적인 검출 성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴 후보의 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.396-406
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• 2006

본 논문에서는 변수화된 영상 보정을 통한 전방향 영상 (Omni-directional image) 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모든 방향의 영상을 포함하고 영상 합성 시에 발생하는 왜곡과 에러를 최소화하는 전방향 영상을 생성하기 위해, 원형 좌표계를 기반으로 평면 영상을 원형 영상으로 변환한다. 카메라로 획득한 각각의 영상은 카메라의 시스템과 외부 환경 조건에 따라 발생하는 비그네이팅 효과와 조명 변화를 포함하고 있으므로, 최적의 비그네이팅 및 조명 변수를 추출하여 자연스러운 전방향 영상 생성을 위한 영상 보정 과정을 수행한다. 실험 결과에서는 제안한 방법에 따라 생성된 전방향 영상을 확인하고 비그네이팅 효과 및 조명 변화를 고려하지 않은 방법과 제안한 방법의 성능을 비교, 분석하여 제안한 방법이 $1{\sim}4dB$ 정도 더 효과적임을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1287-1292
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• 2005

This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1104-1113
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• 2015

In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.31-40
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• 2012

Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제9권10호
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• pp.1027-1032
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• 1996

The auto-illumination controller for office, residence, and so on was studied. The system consists of parts of a power supply, a signal oscillator, a lamp controller and two kinds of sensor. The lamp controller has two thyristors triggered by the IR sensor(SCRI) and CdS sensor(SCR2) respectively, When the illuminance around this system is higher than operating value of its sensor, lamp is turned off automatically. Otherwise, the light of lamp gets dim by CdS sensor. In case IR sensor senses the body heat of people around itself, the illuminance of the lamp gets maximum. The illuminance of the lamp can be changed dimmly by control of the variable resistor (RV) connected with SCR2 in series. The turning - on time of the lamp can be also controlled using a variable resistor(Rt) connected with a signal oscillator in parallel. Changing resistance Rt changes the time constant(.tau.), which triggers the gate of SCR2. Though people left the surrounding of lamp, the lamp keeps light for a while.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제15권1호
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• pp.38-43
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• 2011

We have developed a simple model of a bright-room contrast ratio (BRCR) measurement system for plasma display panels (PDPs) adopting a contrast enhancement film (CEF) by using an illumination design tool. Only four model parameters were used, namely, total ambient illumination power delivered by fluorescent lamps, a panel scattering rate, illuminance of PDP white patterns, and the absorption coefficient of a color adjusting film. These parameters were determined by simple optical measurements and matching simulations. The proposed model was employed to predict the BRCR values of four different CEF samples, and the simulated ones were found to be in agreement with measured ones within about 10% relative-error.

• 인포메이션 디스플레이
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• 제4권2호
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• pp.3-6
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• 2003

This paper describes a MacMic System developed for Flat Panel Display. The MacMic System usually is used for testing of Mother Glass of TFT and Color Filter. They are normally consisted of microscopy system, illumination system and panel stage system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문은 얼굴인증 시스템 구현과 조명변화에 견인한 얼굴인증 방법들에 관한 연구에 초점을 둔다. 얼굴인증 시스템 구현을 위한 방법으로 PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Models), 1차원 HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), 준 2차원 HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models) 방법을 이용한다. 네 가지 다른 얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 성능비교 실험을 수행한다. 조명변화실험을 위해 얼굴이미지의 왼쪽에서 오른쪽으로 인공적인 조명효과(${\delta}=0,40,60,80$)를 준다. 얼굴특징벡터는 얼굴이미지에서 분할한 각 블록에 대한 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) 계수를 이용하고 실험은 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴데이터베이스를 사용한다. 실험결과 모든 경우 조명변화 값이 커질수록 성능저하가 발생한다. 또한 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 준 2차원 HMM이 $2.54{\%}$, 1차원 HMM이 $3.18{\%}$, PCA가 $11.7{\%}$, GMM이 $13.38{\%}$의 EER(Equal Error Rate) 성능을 나타낸다. 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 1차원 HMM 방법이 PCA 방법보다 좋은 성능을 나타내지만 조명변화 ${\delta}{\geq}40$인 때에는 반대로 PCA 방법이 더 좋은 성능을 나타낸다. 마지막으로 준 2차원 HMM의 경우 조명변화에 관계없이 가장 좋은 EER성능을 나타낸다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.351-356
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• 2011

본 논문에서는 애완동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해, 초음파, 온도, 습도와 조도 센서를 이용한 애완동물 위치추적 및 원격모니터링 시스템을 설계하였다. 애완동물의 위치를 파악하기 위해 초음파를 사용하여 거리 계산을 하였고, WSN(Wireless Sensor Network)을 이용하여 애완동물이 위치하는 장소의 온도, 습도와 조도 같은 센싱데이터들은 싱크모트로 전송하였다. 애완동물 모니터링 시스템에서는 수신된 센싱데이터들을 실시간으로 데이터베이스에 저장하고, 실제 공간에서 애완동물의 위치를 파악하였다. 송신모트들 사이의 간섭(interference) 문제는, 싱크모트의 비콘을 기준으로 송신모트들 간에 순차적으로 전송함으로써 해결하였다. 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 애완동물의 이동패턴과 이동영역, 온도, 습도와 조도 등을 GUI(Graphical User Interface) 형태로 나타내는 애완동물 모니터링 시스템을 실험실 모델로 구현 및 실험하였다.