• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.343-348
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• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.102-103
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• 2008

본 논문에서는 임베디드 환경을 위한 객체인식 시스템의 구조 및 실시간 처리를 위한 객체인식기의 하드웨어설계를 제안한다. 제안된 구조는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용하여 사물의 특징점을 추출하고, 비교하여 객체를 인식한다. SIFT는 영상의 크기 및 회전 등의 변화에 적응이 뛰어난 알고리즘이지만, 복잡한 연산이 반복되어 연산시간이 많은 특성상 임베디드 환경에서 실시간 처리가 어렵다. 따라서 해당 알고리즘을 하프웨어로 설계하여, 임베디드 사물인식 시스템에 적용한다. 사물인식의 빠른 처리와 인식영역의 구분을 위해 JSEG 영상분할 알고리즘을 활용하며, SIFT 특징점 추출 연산과 병렬 실행이 가능하도록 SIFT와 함께 하드웨어 구조로 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.393-395
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• 2012

다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.31-34
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• 2011

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 컨텐츠들은 아주 다양한 알고리즘을 사용하였다. 영상처리 기법에서 이미지 인식기법 중에서 일반적인 것으로는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘이 있다. 이 알고리즘이 적용된 대표적인 컨텐츠로는 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 간단한 이미지 인식 컨텐츠의 경우에 복잡한 알고리즘을 사용함으로써, 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 비교연산을 수행하는 히스토그램 매칭을 두 가지 실험 방법을 통하여, 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 설계한 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.17-22
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• 2017

본 논문은 일회용 암호(OTP: One Time Password)와 같은 비밀번호의 입력 시 발생할 수 있는 비밀번호 훔쳐보기(Shoulder-Surfing)를 대비하고 비밀번호의 보안성을 높이기 위해 영상을 비밀번호로 대체하는 인식시스템을 개발하였다. 영의 인식율울 개선하기 위하여 영상처리 기술 중 하나인 모폴로지 기법을 사용하였다. 이미지의 인식율을 높이고 잡음을 제거하기 위하여 모폴로지 연산인 침식과 팽창 연산을 4회 실시하여 2진 영상의 잡음을 제거하였다. 도트매트릭스에 나타난 영상에서부터 비밀번호를 인식하는 앱을 개발하고 인식률을 측정하였다. 어두운 조명 환경(1 Lux이하)에서 2진 영상 비밀번호 인식율이 최소 90% 달성됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.517-525
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• 2006

본 논문에서는 영상 감시 시스템의 중요한 조건인 주위의 조명 광이 변화하는 환경 하에서도 감시의 효율 개선할 수 있는 알고리듬을 고안하고 이를 실험을 통하여 확인하였다. 감시 시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나인 카메라로 들어오는 조명광의 변화에 대처할 수 있는 영상처리 기법으로서 기존의 감시 시스템들은 이러한 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 실제로, 영상 감시시스템에 미치는 영향들로는 야간의 미약한 영상정보 그리고 조명의 반사나 등이 있으며, 이러한 영향은 정확한 물체를 인식하는데 많은 오차를 발생시킨다. 특히 야간영상에서 미약한 영상정보와 노이즈로 인한 오차특성은 감시 시스템의 성능을 가늠할 정도로 그 영향이 크다. 따라서 본 논문에서는 조명광의 변화에 강인한 필터를 설계하고, 히스토그램 분석과 가보 필터를 이용하여 효과적으로 이 동물체를 인식 및 추적 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 그 결과 조명 광이 좋은 상태인 주간에는 인식률이 이동 물체의 수에 대하여 약간의 차이가 있으나, $92\sim100%$의 인식률을 보였고, 야간의 경우 조명이 미약한 상태에서도 $80\sim90%$의 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.201-206
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• 1994

문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.475-479
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• 2007

본 논문은 Hidden Markov Model을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다. 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하므로써 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력하도록 한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인 하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제2권6호
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• pp.50-62
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• 1996

이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.529-534
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• 2002

출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.