• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.175-181
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• 2009

본 논문에서는 Scale-space filtering 방법을 사용하여 홍채인식을 이용한 보안시스템을 구현 하였다. 적외선 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 Scale-space filtering과 영상의 Concavity를 이용하여 2차원 코드를 추출하여 서버에 저장된 코드와 비교하여 신분을 인식하는 방법을 사용하였다. 보안 시스템을 구현한 후 실제 홍채영상을 이용하여 실험한 후 FAR과 FRR을 측정하여 시스템의 성능을 입증하였다. 실험결과는 제안한 방법이 매우 적합하다는 것을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1113-1119
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• 2000

To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.736-739
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• 2006

While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.113-118
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• 2011

본 논문은 scale-space filtering을 이용한 홍채인식 알고리즘으로 추출한 홍채코드의 크기별 인식성능을 분석한 것이다. 전처리 과정을 통하여 홍채 이미지를 생성하고 scale-space filtering을 이용하여 특징을 추출하고 16가지 크기의 코드를 생성하였다. 생성된 코드는 Hamming Distance를 이용한 정합 방법으로 FAR과 FRR을 구하여 코드별 성능을 비교하였다. 모든 코드가 동일인과 타인 집단 사이에 겹치는 부분이 적어 제안한 알고리즘의 우수성이 입증 되었으며, 실제로 구현 하였을 때의 사용의 편리성을 중심으로 홍채 코드의 크기별 성능을 분석 하였다. 상용화를 고려하여 신뢰성이 높으며, 오거부로 인한 사용자의 불편을 줄일 수 있는 홍채인식 시스템에 적합한 홍채코드도 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.85-95
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• 2005

본 논문에서는 시퀀스 이미지에서 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 추출과 질감도(texturedness) 비교를 적용한 특징점 추적 알고리즘을 제안한다. 특징점을 추출하기 위해서 정의된 오퍼레이터를 이용하는데, 이때 설정되는 스케일 파라미터는 특징점 선정 및 위치 설정에 영향을 주게 되며, 특징점 추적 알고리즘의 성능과도 관계가 있다. 본 논문에서는 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 선정 및 위치 설정 방안을 제시한다. 영상 시퀀스에서, 카메라 시점 변화 또는 물체의 움직임은 특징점 추적 윈도우내에 아핀 변환을 가지게 하는데, 대응점 추적을 위한 유사도 측정에 어려움을 준다. 본 논문에서는 Shi-Tomasi-Kanade 추적 알고리즘에 기반하여, 아핀 변환에 비교적 견실한 특징점의 질감도 비교를 수행하는 최적 대응점 탐색 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1-7
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• 2008

본 논문은 스케일 스페이스 필터링 기법을 활용하여 홍채영상으로부터 사람마다 고유한 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 추출되는 특징은 성능이 우수하고 신뢰도가 높아 고속의 자동 인식 시스템의 제작에 활용 될 수 있다. 제시하는 알고리즘은 우선 홍채영상으로부터 홍채 부분을 분리하고 홍채의 중심과 반경을 산출한 후, 노이즈가 심한 부분을 제거하고 2D 형태의 고유한 특징들을 추출한다. 노이즈에 대한 영향을 최소화 하기 위해 스케일 스페이스 필터링이 사용된다. 성능을 입증하기 위해 18명으로부터 얻은 272개의 홍채영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과는 제시하고 있는 알고리즘이 성능과 신뢰도 측면에서 매우 우수함을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.169-177
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• 2002

본 논문은 스케일-스페이스 필터링 기법을 활용한 홍채 인식에 사용할 수 있는 홍채 특징 추출 방법을 소개한다. 추출된 특징을 이용한 홍채 코드는 신뢰성 있는 실시간 홍채 인식 시스템에 활용할 수 있을 것이다. 홍채 추출 알고리즘은 우선 홍채 부분만을 영상에서 분리하고 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 다시 제거한다. 얻어진 홍채 영상은 극좌표 영상으로 변환하고 스케일 스페이스 필터링을 한다. 필터링된 영상으로부터 추출된 섬세한 특징은 홍채 코드로서 만들어진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.107-112
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• 2011

본 논문에서는 본 논문에서는 특정 부위 조명 방법을 제시하고 스케일 스페이스 필터링을 이용한 홍채 영상의 특징 추출방법을 활용한 시스템 구현을 소개하였다. 홍채 영상이 구해지면 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 제거한다. 이 영상은 극좌표 영상으로 변환되어 스케일 스페이스 필터링을 한다. 스페이스 필터링 영상에서 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 동일인 및 서로 다른 사람에 대해 실험한 결과, 제시한 특징추출 방법이 매우 효과적임을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.565-567
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• 2002

동영상에서 특정 물체를 추적하기 위하여 여러 가지 알고리즘이 적용된다. 그 중에서 특징점을 추출하고 정합하여, 움직이고 있는 물체를 추적하는 방법을 소개한다. 특징점을 추출하는 방법 중에서 에지정보를 이용하는 방법과 직접 이미지에 접근하는 방식이 있다. 본 논문에서는 물체의 에지정보를 이용하여 특징점을 추출하는 기법을 제안한다. 널리 이용되고 있는 Canny Edge Detection(1) 알고리즘 이용, 에지를 얻게 되는데, 여기서 특징점 추출에 오류를 발생시킬 수 있는 경우에 대비하여 에지를 보정하고, 결과의 에지에서 특징 점을 추출한다. 보정된 에지정보에서 시작점, 끝점, 둘 이상의 에지가 모인 분기점과 굴곡률이 국부 최대인 지점을 찾아 특징점을 추출한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권1호
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• pp.66-74
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• 2008

This paper presents a new small target detection method using scale invariant feature. Detecting small targets whose sizes are varying is very important to automatic target detection. Scale invariant feature using the Laplacian scale-space can detect different sizes of targets robustly compared to the conventional spatial filtering methods with fixed kernel size. Additionally, scale-reflected adaptive thresholding can reduce many false alarms. Experimental results with real IR images show the robustness of the proposed target detection in real world.