• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.3
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• pp.55-62
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• 2017

Non-negative matrix factorization (NMF) is one of the typical parts-based representation in which images are expressed as a linear combination of basis vectors that show the lcoal features or objects in the images. In this paper, we represent face images using various NMF methods and recognize their face identities based on extracted features using a learning vector quantization. We analyzed the various NMF methods by comparing extracted basis vectors. Also we confirmed the availability of NMF to the face recognition by verification of recognition rate of the various NMF methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.496-498
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• 2002

정보화 시대가 도래하고 급격히 발전해 감에 있어 모든 형태의 정보가 가장 중요한 가치로 평가되고있고 멀티미디어가 급속히 발달함으로 인해 산업 및 생활에서 정보 보안이 매우 중요한 관건이 되어 정보보안의 여러 형태 중의 한가지로서 얼굴인식은 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴인식은 신체의 일부를 직접 접촉하지 않으므로 사용자로 하여금 불편함이나 기계적 반감을 불러일으키지 않는 장점으로 그 비중은 커질 것으로 예상되고 있다. 영상에 있어서 많은 중요한 정보가 영상픽셀들간의 고차원적인 연관 속에 담겨져 있을 것이다. ICA(Independent Component Analysis)는 이러한 고차원적인 정보를 2차원적인 정보로부터 추출하는 것이 아니라 각각의 고차원적인 정보를 직접 얻을 수 있는 장점을 이용하고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식시스템의 첫번째 관문인 배경화면으로부터의 얼굴영상을 구별해내는 데 있어 ICA를 적용하여 기저영상벡터공간(Source or Basis Image Space)을 구하고 그 공간에 테스트할 영상을 투영시켜 얻어진 벡터의 consine distance를 이용하여 얼굴영상을 추출하는 방법에 대해서 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.383-385
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• 2011

본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저함이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저함 추출을 하였다. 도한 시간 현저함 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.1
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• pp.47-54
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• 2008

In this paper, we propose an auto-detection algorithm of basal cell carcinoma(BCC) from the protophorphyrin IX(PpIX) fluorescence image induced by appling the methyl 5-aminolaevulinate(MAL) ointment-induced protophorphyrin IX(PpIX) to the skin tumour area and then shining the wood lamp on the area. The proposed algorithm first generates 3 mask areas-tumor area, suspected tumor area and tumor free area and then applies local watershed algorithm to the turner and the suspected tumor areas to make small watershed regions that include similar luminance value pixels. Next, small watershed regions are merged by hierarchical queue based fast region merging that uses the difference between the average luminance values of adjacent watershed regions as a region merging criterion and finally BCC regions are detected. 50 tissue samples are acquired from the tumour regions of 10 patients with BCC that are extracted by using the proposed algorithm and are performed pathological examination by expert dermatologist. Experiment result shows the rate of tumor detection from BCC lesion using presurgical in vivo of MAL-indeuced PpIX fluorescence has high sensitivity 94.1% and relatively high specificity 82.6%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.797-800
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• 2005

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용하여 얼굴영상의 인수부호를 찾아 얼굴을 인식하는 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 계수로 구성된 인수부호를 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $324{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 기저영상의 개수에 따른 압축성능과 L1- 및 L2-norm의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.33-40
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• 2006

This paper presents an efficient face recognition method using both first moment of image and eigenvector. First moment is a method for finding centroid of image, which is applied to exclude the needless backgrounds in the face recognitions by shitting to the centroid of face image. Eigenvector which are the basis images as face features, is extracted by principal component analysis(PCA). This is to improve the recognition performance by excluding the redundancy considering to second-order statistics of face image. The proposed methods has been applied to the problem for recognizing the 60 face images(15 persons *4 scenes) of 320*243 pixels. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. In case of the 45 face images, the experimental results show that the recognition rate of the proposed methods is about 1.6 times and its the classification is about 5.6 times higher than conventional PCA without preprocessing. The city-block has been relatively achieved more an accurate classification than Euclidean or negative angle.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1182-1187
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• 2004

Robust, real-time, fully automatic tracking of facial features is required for many computer vision and graphics applications. In this paper, we describe a fully automatic system that tracks eyes and eyebrows in real time. The pupils are tracked using the red eye effect by an infrared sensitive camera equipped with infrared LEDs. Templates are used to parameterize the facial features. For each new frame, the pupil coordinates are used to extract cropped images of eyes and eyebrows. The template parameters are recovered by PCA analysis on these extracted images using a PCA basis, which was constructed during the training phase with some example images. The system runs at 30 fps and requires no manual initialization or calibration. The system is shown to work well on sequences with considerable head motions and occlusions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1363-1364
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• 2015

본 논문은 지문을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNN: Radial Basis Function Neural Network)을 기반으로 지문을 식별하고 확인할 수 있는 방법을 제시한다. 지문 데이터로는 공인데이터인 FVC2002의 지문 데이터를 사용하였다. 지문 이미지의 개선을 위해 여러 단계의 전처리를 한 후 특징점을 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축된 데이터베이스를 방사형 기저함수 신경회로망을 통해 학습을 시키고 지문의 패턴을 분류하여 지문의 대상자와 일치하는 패턴의 지문들을 선정한다. 선정된 지문들과 입력된 지문의 특징점을 이용하여 지문의 대상자를 식별한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.401-404
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• 2006

본 논문에서는 영상의 중심이동과 독립성분분석에 의한 효율적인 표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 얼굴영상의 1차 모멘트에 의한 전처리 과정으로 불필요한 배경을 배제시켜 계산시간의 감소 및 인식률을 개선하기 위함이다. 또한 독립성분분석은 얼굴표정의 특징으로 기저영상을 추출하는 것으로 고차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과, 전처리를 수행치 않는 기존방법에 비해 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.587-590
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• 2004

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 얼굴인식을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 인식을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 기저영상을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angie의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.