• Title/Summary/Keyword: 검출 모델

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Face Region Detection using a Color Union Model and The Levenberg-Marquadt Algorithm (색상 조합 모델과 LM(Levenberg-Marquadt)알고리즘을 이용한 얼굴 영역 검출)

  • Kim, Jin-Ok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.14B no.4
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    • pp.255-262
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    • 2007
  • This paper proposes an enhanced skin color-based detection method to find a region of human face in color images. The proposed detection method combines three color spaces, RGB, $YC_bC_r$, YIQ and builds color union histograms of luminance and chrominance components respectively. Combined color union histograms are then fed in to the back-propagation neural network for training and Levenberg-Marquadt algorithm is applied to the iteration process of training. Proposed method with Levenberg-Marquadt algorithm applied to training process of neural network contributes to solve a local minimum problem of back-propagation neural network, one of common methods of training for face detection, and lead to make lower a detection error rate. Further, proposed color-based detection method using combined color union histograms which give emphasis to chrominance components divided from luminance components inputs more confident values at the neural network and shows higher detection accuracy in comparison to the histogram of single color space. The experiments show that these approaches perform a good capability for face region detection, and these are robust to illumination conditions.

Design on Fult Diagnosis System based on Dynamic Fuzzy Model (동적포지모델기반 고장진단 시스템의 설계)

  • 배상욱
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.10 no.2
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    • pp.94-102
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    • 2000
  • This paper presents a new FDI scheme based on dynamic fuzzy model(DFM) for the unknown nonlinear system, which can detect and isolate process faults continuously over all ranges of operating condition. The dynamic behavior of a nonlinear process is represented by a set of local linear models. The parameters of the DFM are identified by an on-line methods. The residual vector of the FDI system is consisted of the parameter deviations from nominal model and the set of grade of membership values indicating the operating condition of the nonlinear process. The detection and isolation of faults are performed via a neural network classifier that are learned the relationship between the residual vector and fault type. We apply the proposed FDI scheme to the FDI system design for a two-tank system and show the usefulness of the proposed scheme.

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A current estimation for current ripple reduction of BLDC Motor (BLDC 모터의 전류맥동 보상을 위한 전류추정)

  • Kim, Il-Hwan;Oh, Tae-Seok;Kim, Myung-Dong;Yun, Sung-Yong;Park, Jong-Hoon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.1819-1820
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    • 2006
  • 사다리꼴 역기전력을 갖는 BLDC 모터 제어에 있어서, 전류 맥동의 문제가 가장 심각하다. BLDC 모터 제어의 많은 연구가 이 전류 맥동 문제를 개선하기 위하여 연구되어지고 있다. 맥동의 저감을 위하여 전류 전환 시간동안에 전류 전환시의 보상 PWM 듀티를 인가하는 방법으로 전류의 감쇠/상승 기울기를 같게 하여 맥동을 줄일 수 있는 방법이 연구되었다. 여기서 전류전환 시간을 측정하기 위해서는 전류 전환시작 시점의 상전류를 아는 것이 매우 중요하다. 상 전류를 측정하는 방법으로는 전류센서를 이용하는 방법이 보편적으로 사용되나 저항을 이용한 전류 검출 방법을 사용하면 스위치의 On/Off에 대하여 이산적인 전류를 측정하게 되는 문제점이 있을 수 있다. 다른 방법으로는 전기 모델을 이용하여 전류를 추정함으로서 전류 검출을 대신할 수 있다. 이러한 전류 추정기는 선형 방정식으로 모델을 구성할 수도 있고, 뉴럴네트웍으로 전류모델을 구성할 수도 있다. 선형방정식으로 구하여진 모델은 일반적으로 실제 시스템에 산재되어 있는 비선형 성분들을 모델 내에 포함시킬 수 없다. 본 연구에서는 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 안정적이면서 매우 정확한 비선형 모델을 이용하여 비교적 간단한 방법으로 전류를 추정하고 이를 전류 맥동 저감 방법에 적용하여 전류 맥동 보상에 유용함을 보였다.

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Real-Time Face Detection and Tracking Using PCA (주성분분석을 통한 실시간 얼굴 검출 및 추적)

  • Park, Sang-Yong;Lee, Chang-Woo;Lee, Yun-Chul;Kim, Hang-Jun
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2002.04a
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    • pp.717-720
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    • 2002
  • 본 논문은 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통하여 실시간 얼굴 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 영역 검출과 추적의 두 단계로 구성되어 있다. 검출 단계에서는 피부색깔 모델과 움직임 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역들을 검출하고, 검출된 후보 영역들을 주성분 분석을 통하여 검증한다. 추적 단계에서는 검출된 얼굴들 중에서 현재 추적 중인 얼굴과 가장 유사한 얼굴을 찾아 전체 영상의 중심에 위치하도록 pan/tilt 위에 놓여진 카메라를 제어하여 추적한다. 제안된 방법은 잡음이 많은 배경 상황에서도 존은 실험 결과를 보여준다.

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Multiple Human Tracking using Mean Shift and Disparity map with an Active Camera (Mean Shift와 변위지도를 결합한 카메라 이동환경에서의 다수 인체 추적)

  • Hong, Soo-Youn;Byun, Hye-Ran
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.901-903
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    • 2005
  • 본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

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Detection of a Bias Level in Prediction Errors due to Input Acceleration (입력 가속에서 비롯된 예측오차 바이어스 레벨의 검출)

  • Shin, Hae-Gon;Hong, Sun-Mog
    • Journal of Sensor Science and Technology
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    • v.2 no.1
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    • pp.57-64
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    • 1993
  • In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability and to plot the maneuver detector operating characteristic curves.

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Face Extraction Method Using Edge and Skin Color Information (에지 정보와 얼굴 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 기법)

  • Kim, Jae-Hyup;Moon, Young-Shik
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.05a
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    • pp.323-325
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    • 2007
  • 본 논문에서는 저화질 영상에서의 실시간 얼굴 검출 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력 영상에 대하여 서로 다른 해상도의 영상을 구성하여 에지 정보를 이용하여 후보 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 후보 영역들과 평균 얼굴을 이용한 템플릿과의 유사도를 측정하여 얼굴 영역의 위치를 결정한다. 검출된 얼굴 영역을 이용하여 얼굴의 피부 색상을 검출하며 이를 이용하여 초기 얼굴 윤곽을 결정한다. 초기 얼굴 윤곽으로부터 윤곽선의 반지름 분포와 얼굴 모델의 윤곽선 분포를 통해 최종얼굴 영역을 검출한다.

Fingerprint Pore Extraction Method using 1D Gaussian Model (1차원 가우시안 모델을 이용한 지문 땀샘 추출 방법)

  • Cui, Junjian;Ra, Moonsoo;Kim, Whoi-Yul
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.52 no.4
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    • pp.135-144
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    • 2015
  • Fingerprint pores have proven to be useful features for fingerprint recognition and several pore-based fingerprint recognition systems have been reported recently. In order to recognize fingerprints using pore information, it is very important to extract pores reliably and accurately. Existing pore extraction methods utilize 2D model fitting to detect pore centers. This paper proposes a pore extraction method using 1D Gaussian model which is much simpler than 2D model. During model fitting process, 1D model requires less computational cost than 2D model. The proposed method first calculates local ridge orientation; then, ridge mask is generated. Since pore center is brighter than its neighboring pixels, pore candidates are extracted using a $3{\times}3$ filter and a $5{\times}5$ filter successively. Pore centers are extracted by fitting 1D Gaussian model on the pore candidates. Extensive experiments show that the proposed pore extraction method can extract pores more effectively and accurately than other existing methods, and pore matching results show the proposed pore extraction method could be used in fingerprint recognition.