• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.117-124
• /
• 2013

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.

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

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.9-9
• /
• 2020

하천공간은 홍수방어와 용수사용을 위한 수자원관리 측면의 공간에서 벗어나 국민들의 삶의 질 제고와 이용편익, 생활환경의 중심 공간으로 자리매김하고 있다. 국민의 하천에 대한 눈높이가 상승하고 있음에도 하천공간이 주는 여러 가치에 대해서는 학술적 검토가 미진하였으며, 그에 따라 정책에도 제한적으로 반영되고 있다. 본 연구에서는 설문조사, 요인분석 등을 통해 주민 입장에서 부여할 수 있는 하천의 다면적 가치를 식별하고 주민친화적 관리를 위한 성과지표를 개발하고자 하였다. 특히 본 연구가 개발하고자 하는 성과지표 체계는 기존 방식대로 객관화·정량화가 불가능한 주민의 정성적·주관적 만족도를 측정할 수 있는 지표를 개발하는 것에 목적이 있다. 먼저, 관련된 각종 선행연구 및 도로 등 타분야 사례, 일본 등 해외 사례 등을 종합하여 하천의 4가지 사업부문인 치수, 이수, 환경, 친수를 모두 포괄하는 지표체계안을 구축하였다. 다만 본 연구가 주민친화적 하천관리를 목적으로 하므로 상대적으로 환경·친수 부문 지표의 비중이 높았으며, 총 지표 개수는 25개로 도출하였다. 도출한 지표체계안을 바탕으로 주민 대상 설문조사를 실시하였으며, 요인분석법을 활용하여 지표체계를 재정리하였다. 요인분석법은 학술적·실무적으로 가장 널리 사용되는 PCA 추출법과 Varimax 회전법을 채택하였으며, KMO 및 Barlett's 검정법을 활용하여 자료 검정을 수행하였다. 그 결과, 하천 부문 주민만족 요인은 3가지로 나타났으며, 이를 각각 '최소친수기반요인', '안전·청결기반요인', '친수활동지원요인'으로 정의하였다. 요인 분석 결과를 바탕으로, 3개 영역, 6개 세부 영역, 24개 평가항목으로 구성된 성과지표 체계를 도출하였다. 마련된 성과지표의 항목별 중요도를 전국 대상 설문조사를 통해 분석한 결과, 영역 중에서는 '안전·청결기반요인'이 가장 중요한 것으로 나타났으며, 특징적으로는 CCTV, 장애·위험물 제거, 수질·공간청결성, 공공화장실 만족성 등이 중요한 것으로 나타났다. 또한 대전지역 국가하천과 지방하천을 사례지역으로 성과지표를 비교한 결과, 국가하천의 성과가 대체로 높게 나타났으며 '최소친수기반요인' 영역의 성과가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.1439-1448
• /
• 2005

본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권1호
• /
• pp.17-23
• /
• 2005

본 논문에서는 얼굴영역에 존재하는 특정영역인 분할된 머리, 이마, 눈, 귀, 코, 입, 턱의 슈퍼 상태에서 임베디드 데이터를 이용하여 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 분할된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬으로 얼굴인식을 수행한다. 제안된 방법에서는 원래영상을 모두 학습하는 것이 아니라 분할된 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제안된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있다. 그리고 평균적으로 92×112 크기의 영상에서는 99.05%, 단계1은 99.05%, 단계2는 98.93%, 단계3은 98.54%, 단계4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상됨을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.65-71
• /
• 2014

본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제37권3호
• /
• pp.72-78
• /
• 2000

본 연구에서는 ATM 보안 시스템을 위한 DCT와 신경망 기반 모델 인증 알고리즘을 제안한다. CCD 카메라를 이용하여 일정한 조도와 거리에서 30명의 얼굴영상을 획득한 후 데이터 베이스를 구성한다. 모델 인증 실험을 위해 동일인에 대해 학습영상 4장 그리고 실험 영상 4장을 각각 획득한다. 얼굴영상의 에지를 검출한 후 에지 분포에 의해 얼굴영상에서 사각형태로 특징영역을 검출한다. 특징영역에는 눈썹, 눈, 코, 입, 그리고 뺨이 포함된다. 특징영역에 대해 DCT를 수행한 후 대각방향의 계수 합을 구해 특징벡터를 추출한다. 특징벡터는 정규화되어 신경망의 입력 벡터가 된다. 패스워드를 고려하지 않는 경우, 데이터 베이스를 검색한 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100%의 인증율을 나타내었고 학습되지 않는 얼굴영상의 경우에는92%의 인증률을 나타내었다. 그러나 패스워드를 고려한 경우 모두 100%의 인증율을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권4C호
• /
• pp.363-370
• /
• 2009

영상보간은 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 얻는 방법으로 일반적인 영상처리와 컴퓨터 시각, 디지털 시스템에서의 포맷 변환등의 여러 응용분야에서 사용된다. 이러한 영상보간시 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데, 특히 사람의 눈에 민감한 에지 부분에서의 화질 열화는 상당한 문제점이 된다. 본 논문에서는 영상보간시 에지 영역에서의 화질 열화를 최소화하고 선명도를 올려줄 수 있는 영상보간 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 보간의 성능을 좌우하는 에지의 검출을 위하여 이친화된 영상을 근간으로 에지를 검출하여 효율성과 정확도를 증가시켰으며, 에지 라인에 대하여 별도의 적응적인 알고리즘을 적용하여 에지 영역에서의 화질 열화를 최소화 하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대해 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 그 결과를 기존의 영상보간 알고리즘과 비교하여 에지 영역에서의 성능의 우수함을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.169-178
• /
• 2008

본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 30분 단위로 나눈 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 행동 검출과 관련된 11가지(in, out, stay, left, right, forward, backward, left_forward, left_backward, right_forward, right_backward)에 대한 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 행동별 비디오 요약을 통해 보여줌으로써 더 자세히 행동 추적된 결과를 볼 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트들을 한 눈에 간단히 확인해 볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권4호
• /
• pp.79-86
• /
• 2005

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) 알고리즘을 제안한다. 시스템은 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성 되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 LINF 를 적용하였다. 기존의 PCA(Principal Component Analysis)만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA(Linear Discriminants Analysis)만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 고유얼굴과 달리 비음수 값을 갖는 행렬로 차원을 축소하여 LDA를 적용하였다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface 데이터베이스와 영국 Cambridge 에 있는 AT&T 연구소에서 제공하는 ORL 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, ICA(Independent Component Analysis) 방법, 그리고 PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm)에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.