• 지구물리
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• 제9권2호
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• pp.99-103
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• 2006

3D object recognition independent of translation and rotation using an ultrasonic sensor array, invariant moment vectors and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks is presented. Using invariant moment vectors of the acquired 16×8 pixel data of square, rectangular, cylindric and regular triangular blocks, 3D objects could be classified by SOFM neural networks. Invariant moment vectors are constant independent of translation and rotation. The recognition rates for the training and testing data were 95.91% and 92.13%, respectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.205-208
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• 2010

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.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.13-20
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• 2019

최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1240-1250
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• 2010

본 논문에서는 명암 가중치를 적용한 반복 공간 모멘트를 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. CCD 카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 눈 영역을 찾기 전에 관심영역을 최소화하기 위하여 Haar-like feature를 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 그리고 주성분 분석의 고유 얼굴 기반인 고유 눈을 이용하여 눈 영역을 검출 한다. 또한 눈 영역에서 가장 어두운 부분으로부터 눈의 좌 우 상 하 끝점인 특징 점을 찾고, 명암 가중치를 적용한 반복 수렴 공간 모멘트를 이용하여 정확한 눈동자의 시선추적을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.198-201
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• 2009

본 논문에서는 명암 가중치를 적용한 반복 공간 모멘트를 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. CCD 카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 눈 영역을 찾기 전에 관심영역을 최소화하기 위하여 Haar-like feature를 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 그리고 주성분 분석의 고유 얼굴 기반인 고유 눈을 이용하여 눈 영역을 검출한다. 또한 눈 영역에서 가장 어두운 부분으로부터 눈의 특징 점을 찾고, 명암 가중치를 적용한 반복 수렴 공간 모멘트를 이용하여 정확한 눈동자 추적을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.203-210
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• 2009

The problem of outdoor localization can be practically solved by GPS. However, GPS is not perfect and some areas of outdoor navigation should consider other solutions. This research deals with outdoor localization using an elevation map without GPS. This paper proposes a novel feature, elevation moment of inertia (EMOI), which represents the distribution of elevation as a function of distance from a robot in the elevation map. Each cell of an elevation map has its own EMOI, and outdoor localization can be performed by matching EMOIs obtained from the robot and the pre-given elevation map. The experiments and simulations show that the proposed EMOI can be usefully exploited for outdoor localization with an elevation map and this feature can be easily applied to other probabilistic approaches such as Markov localization method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.305-309
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• 2000

In this paper, we presents a new methodology for face recognition after analysing conventional ICA(Independent Component Analysis) based approach. In the literature we found that ICA based methods have followed the same procedure without any exception, first PCA(Principal Component Analysis) has been used for feature extraction, next ICA learning method has been applied for feature enhancement in the reduced dimension. However, it is contradiction that features are extracted using higher order moments depend on variance, the second order statistics. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new methodology, features are extracted using the magnitude of kurtosis(4-th order central moment or cumulant). This corresponds to the PCA based feature extraction using eigenvalue(2nd order central moment or variance). The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. ICA methodology is analysed using SVD(Singular Value Decomposition). PCA does whitening and noise reduction. ICA performs the feature extraction. Simulation results show the effectiveness of the methodology compared to the conventional ICA approach.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.572-582
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• 2012

The discrete Gaussian-Hermite moment (DGHM) is a global feature representation method that can be applied to square images. We propose a modified DGHM (MDGHM) method and an MDGHM-based scale-invariant feature transform (MDGHM-SIFT) descriptor. In the MDGHM, we devise a movable mask to represent the local features of a non-square image. The complete set of non-square image features are then represented by the summation of all MDGHMs. We also propose to apply an accumulated MDGHM using multi-order derivatives to obtain distinguishable feature information in the third stage of the SIFT. Finally, we calculate an MDGHM-based magnitude and an MDGHM-based orientation using the accumulated MDGHM. We carry out experiments using the proposed method with six kinds of deformations. The results show that the proposed method can be applied to non-square images without any image truncation and that it significantly outperforms the matching accuracy of other SIFT algorithms.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4568-4575
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• 2010

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1057-1060
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• 2004

We propose new rotation moment invariants based on multiresolution filter bank techniques. The multiresolution pyramid motivates our simple but efficient feature selection procedure based on the fuzzy C-mean clustering, combined with the Mahalanobis distance. The procedure verifies an impact of random noise as well as an interesting and less known impact of noise due to spatial transformations. The recognition accuracy of the proposed techniques has been tested with the preceding moment invariants as well as with some wavelet based schemes. The numerical experiments, with more than 30,000 images, demonstrate a tangible accuracy increase of about 3% for low noise, 8% for the average noise and 15% for high level noise.