얼굴인식은 카메라로부터 영상을 취득하여, 이미 등록되어 있는 영상 중에 가장 높은 유사성을 보이는 영상을 취득 영상의 대상자로 판단하는 것이다. 정확한 판단을 위해서 일반적으로 얼굴인식에 사용되는 영상은 취득 당시 영상의 정보를 모두 가지고 있는 영상, 즉 압축되지 않은 영상을 사용한다. 하지만 대용량 데이터 얼굴인식 시스템에서는 저장 공간의 이유로 영상에 압축을 해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상압축이 얼굴인식에 미치는 영향에 대해서 고찰한다. 영상압축을 위해 사용되는 압축 형식은 JPEG, JPEG2K, SPIHT 이다. 동일은 형식의 얼굴인식의 알고리즘이라도 취득된 얼굴영상의 형식에 따라 인식률에 차이가 발생한다. 얼굴의 조명(illumination), 표정(expression), 자세(pose)는 인식률에 영향을 미치는 대표적인 요인이다. 따라서 얼굴인식이 압축에 미치는 영향을 설명하기 위해 영상별로 조명조건이 차이가 나는 데이터를 사용하여 실험하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.131-134
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2006
본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.412-416
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2007
본 논문에서는 OCR(Optical Character Recognition)의 정확도를 위해 인쇄체 한글 문서 영상에 대한 자동 평가방법을 제안한다. 자동 평가방법은 문서가 스캔된 상태에 따라 낮은 해상도, 영상 자체의 기울어짐, 많은 잡음 등을 판단하여 인식하지 않고도 인식률을 추측할 수 있다. 평가방법은 영상 자체의 밝기, 기울기, 영역의 특징, 문자의 상태 등을 특징 항목으로 만들어 점수를 산출한다. 각 항목의 점수는 가장 높은 인식률을 가지는 영상의 특징 값을 기준으로 삼는다. 각각의 특징에 대해 점수가 산출되면 인식률에 높은 비중을 차지하는 특징에 높은 가중치를 적용하여 최종 점수를 산출한다. 영상 평가방법을 통해 높은 점수를 얻은 영상은 상용 인식기를 통해 인식한 결과 높은 인식률을 나타냈고, 평가방법에서 낮은 점수를 받은 영상은 상대적으로 낮은 인식률을 나타냈다. 본 논문에서 제안하는 문서영상을 위한 자동 평가방법은 인식기를 사용하지 않고 영상의 품질을 측정하기 때문에 빠른 시간에 인식률을 추측할 수 있고, 낮은 인식률을 보일 수 있는 영상에 대해서는 항목별 점수를 피드백으로 사용할 수 있어 인식하기전 문서 영상의 전처리에 과정에 도움을 줄 수 있다.
신경회로망의 특성 및 영상인식에서의 사용 가능성 등에 대해 알아보고자 한다. 또한 기존의 통계적 패턴인식 방법과 비교해서 신경회로망의 이점 등을 살펴보고자 하며 영상인식 신경회로망의 핵심적인 연구인 perceptron을 중심으로 학습방법과 응용등에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 간단하게 최근 우리나라에서 수행하고 있는 영상 인식 분야의 신경회로망 연구에 대해 살펴보고자 한다.
서비스 로봇은 효과적인 작업 수행을 위해 장소 인식을 정확하고 빠르게 할 필요가 있다. 이러한 장소 인식을 위해 영상 센서를 사용하여 데이터베이스와 비교하여 장소를 인식하는 방식이 많이 사용되고 있다. 현재 사용 가능한 영상 데이터베이스는 하나의 공간에서 다양하게 얻을 수 있는 영상을 수집하여 갖추고 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 SEFEX database는 병원 실내에서 촬영된 영상 데이터베이스로 총 25개 촬영장소 (회전 영상 촬영 장소 15가지, 주행 영상 촬영 장소 10가지), 기준 영상 총 100장 (회전 영상 : 60장, 주행영상: 40장)과 시험 영상 총 250장 (회전 영상 : 150장, 주행 영상: 100장)의 사진으로 구성되어 있다. 이 영상 데이터베이스를 이용하여 제조사나 연구자가 장소 인식 성능 평가의 척도나 알고리즘의 평가 척도로 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 새로운 장소 인식 방법의 개발 등의 장소 인식 분야에 사용될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.604-606
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2002
본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.535-537
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2001
본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 효율적으로 영상을 획득하기 위한 방법으로, 고정초점 카메라로부터 연속적으로 입력되는 복수 개의 영상 중 간결한 적합성 평가 과정을 통해 인식에 효율적으로 사용될 수 있는 영상을 선정하는 방법을 제안한다. CCD 카메라에 의해 영상을 자동으로 획득하기 위해서는 주어진 시간 내에 복수 개의 영상들을 입력받아 적절한 처리 과정을 수행하게 된다. 이 때 모든 입력 영상에 대해 인식 과정을 거치는 대신, 실시간의 영상 적합성 처리를 통해 동영상 프레임의 순위를 결정한 후 인식 시스템에 제공하는 방법을 사용한다. 이와 같은 과정을 통해 처리 시간의 단축과 동시에 인식기의 인식성능을 높일 수 있게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 영상의 화소 값 분포와 경계 값의 성분비를 이용하여 빠르고 쉽게 영상을 선정하는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.141-146
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2003
본 논문에서는 문자열 영역 추출을 위한 3배 축소 명함 영상, 개별 문자 추출을 위한 2배 축소 명함 영상, 정확한 인식을 위한 원본 영상으로 명함 영상을 분리하고, 분리된 영상들을 대상으로 각 영상 크기에 적합한 처리를 수행하고 각각의 결과들을 이용하여 정확한 문자를 추출할 수 있는 방법을 제안한다 그리고 추출된 개별 문자들의 인식을 위해서 ART1을 적용한 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다 제안된 명함 추출 방법은 원 영상을 각각의 처리 방법에 적합하도록 하기 위해서 다해상도로 분리한다. 문자열의 추출은 문자들의 간격을 축소 시켜서 블록을 추출하기 쉬운 적절한 최소 크기의 영상에서 수행하고, 개별 문자의 추출은 문자들의 간격을 분리할 수 있는 적절한 영상의 크기에서 수행한다 개별 문자 인식은 문자의 형태학적 특성을 잘 나타내기 위해서 원본 영상에 적용한다 본 논문에서 제안한 추출 방법은 문자를 정확히 추출할 수 있으며 병렬 처리가 가능하여 처리시간을 단축할 수 있는 장점을 가진다. 그리고 정확히 추출된 개별 문자들을 개선된 R8F 네트워크를 이용하여 인식률을 향상시킨다. 제안된 명함 추출 및 인식 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 명함 추출 및 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.6
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pp.760-765
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2009
Since the features in object-images such as color and shape cannot clearly express the characteristic of objects, those features lead to vagueness of object-image recognition. Recently there have been studied on object-image recognition based on knowledge base in order to reduce the vagueness. However, because images are represented by numerical information but knowledge bases are represented by conceptual information, combining two kinds of information is difficult. In this paper, we compose knowledge base by using ontology to reduce the gap between the two kinds of information, and propose a method for object-image recognition to reduce the vagueness by using information on inner-object. Moreover, we confirm the usefulness of the proposed method through the experiments on object-image recognition in fruit domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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