• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.191-196
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• 2005

Although the technology for emotion recognition is important one which was demanded in various fields, it still remains as the unsolved problems. Especially, there is growing demand for emotion recognition technology based on racial image. The facial image based emotion recognition system is complex system comprised of various technologies. Therefore, various techniques such that facial image analysis, feature vector extraction, pattern recognition technique, and etc, are needed in order to develop this system. In this paper, we propose new emotion recognition system based un previously studied facial image analysis technique. The proposed system recognizes the emotion by using the fuzzy classifier. The facial image database is built up and the performance of the proposed system is verified by using built database.

• ICROS
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• v.17 no.1
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• pp.18-24
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• 2011

영상인식기술은 지능로봇 또는 지능형 홈이 하나 또는 다수의 영상정보를 이용하여 일상 생활 환경에서 대상 객체의 유무, 객체의 식별, 객체의 형상 추출, 객체의 위치 파악등을 자동으로 수행하는 기술을 통칭한다. 이러한 영상인식기술은 지능형 로봇과 지능형 홈, 지능형 안전시스템 등 앞으로 생활환경을 급속히 변화시킬 것으로 예상되는 첨단기기에서 가장 중요한 핵심기술이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.1-6
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• 2014

Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.301-305
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• 1999

얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.497-498
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• 2023

많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.251-254
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하였다. 다음으로 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상을 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.6
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• pp.81-87
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• 1998

This paper proposes an efficient face recognition system using phase difference between the face images. We use a Karhunen-Loeve transform for image compression and reconstruction, and obtain the phase difference by using normalized inner product of the two compressed images. The proposed system is rotation and light-invariant due to using the normalized phase difference, and somewhat shift-invariant due to applying the cosine function. The faster recognition than the conventional system and incremental training is possible in the proposed system. Simulations are conducted on the ORL images of 40 persons, in which each person has 10 facial images, and the result shows that the faster recognition than conventional recognizer using convolution network under the same recognition error rate of 8% does.

• ICROS
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• v.21 no.4
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• pp.21-26
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• 2015

지능형 시스템의 수요가 증가하면서 영상인식의 중요성이 부각되고 있다. 사람이 직접 물체 인식 과정을 모델링하는 방식을 넘어 최근에는 기계학습을 이용하여 이를 자동화하는 방법이 주를 이루고 있다. 그 중 딥러닝은 빅데이터를 활용하는 각종 분야에서 놀라운 성능을 보이며 기계학습 수준을 한 단계 진화시킨 기술로 평가 받고 있으며 영상 인식의 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 글에서는 딥러닝을 이용한 물체 검출 기법의 동향을 살펴보고 이를 차량 전면부 인식에 적용한 사례를 소개한다.