• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.4
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• pp.1988-1992
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• 2013

In this paper, we propose a method of object recognition to real image object which enter into an area. We needs this method for an application module to detect and trace the moving pattern of some objects entered into an specific area. A scheme to the object recognition is adopted to some applied modules that it is moved from only real image information recognition to real coordination recognition, the mapping between the GPS coordination and real image information provides object coordination.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.211-214
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• 2008

본 논문에서는 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 손을 인식하고 이를 통해 실시간으로 마우스 포인터를 제어하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 상호 작용 멀티미디어 시스템은 펜이나 마우스등과 같은 특정 외부 입력장치들에 의존하였기 때문에 사용자에게 불편함을 주었다. 따라서 본 논문에서는 외부 입력장치가 필요 없는 손 인식 알고리즘을 이용하여 이러한 단점을 보완하였다. 제안하는 알고리즘은 카메라로부터 획득된 영상에 저주파 필터를 통과시킨 후 색 정보를 이용하여 손 영역과 배경을 분리하고, 분리된 손 영역의 중심 좌표를 이용하여 모니터 상의 마우스 포인터 좌표를 결정한다. 또한 손의 중심을 원점으로 하는 가변적인 크기의 원과 손가락과의 교차점을 이용하여 손가락의 개수를 계산하고, 이를 통해 마우스의 특정 동작을 결정한다. 제안한 알고리즘은 90% 이상의 높은 손 인식률을 나타내었으며, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 실시간 상호작용 멀티미디어 시스템에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.386-389
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• 2011

현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.435-440
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• 2003

본 논문에서는 실시간 출입통제시스템에 적용이 가긍한 복잡한 배경에서의 다중 얼굴 영역 검출과 추적을 통한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 배경영상과 입력된 연속적인 프레임간의 차영상을 적용함으로써 물체의 움직임을 감지한 후. IISI컬러 좌표모델을 이용하여 얼굴의 1차 후보 영역을 검출하고, 잡음제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하였다 또한 Line Projection을 이용한 객체 분할법(Object Segmentation)으로 객체를 분할함으로써 다중 얼굴 영역을 추출하였다. 또한 추출된 얼굴영역에서 눈 영역 검출을 통해 각각의 얼굴 영역들을 검증하였으며 검증된 얼굴들의 최외각 4개의 좌표를 이용하여 얼굴 추적율을 높였다. 마지막으로 얼굴 인식은 추출된 얼굴 영역으로부터 주성분 분석(PCA ： Principle Component Analysis)방법을 이용함으로써 97～98％의 높은 인식율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.592-593
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• 2022

다중 데이터 기반의 행동 인식 과정에서 데이터 수집 반경이 비교적 제한되는 영상 데이터의 결측에 대한 보완이 요구된다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 이용하여 결측된 영상 데이터를 생성함으로써 행동 인식의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 가속도와 자이로 센서로부터 수집된 행동 데이터를 이용하여 GAN(Generative Adversarial Network)을 통해 영상에서의 관절(Skeleton) 움직임에 대한 데이터를 생성하고자 한다. 이를 위해 DeepLabCut 기반 모델 학습을 통해 관절 좌표를 추출하며, 전처리된 센서 시퀀스 데이터를 가지고 GRU 기반 GAN 모델을 통해 관절 좌표에 대한 영상 시퀀스 데이터를 생성한다. 생성된 영상 시퀀스 데이터는 영상 데이터의 결측이 발생했을 때 대신 행동 인식 모델의 입력값으로 활용될 수 있어 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.619-622
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• 2012

본 연구에서는 키넥트(Kinect) 센서를 통해 수화 동작에서 손의 좌표와 이동방향을 추출하여 속성으로 하고, 데이터 마이닝의 분류 기법을 통해 수화를 인식하여 그 결과를 한글 텍스트로 번역해주는 소프트웨어를 개발한다. 제안 방법의 1단계에서는 0.05초 단위로 추출한 손의 좌표만을 속성으로 한다. 2단계에서는 개개인의 특성 및 화면상의 위치와 같은 요소에 따라 좌표 값이 달라지기 때문에, 손의 움직임에서 변위를 추출하여 손이 움직이는 방향을 속성으로 한다. 하지만 비슷한 방향으로 움직이는 수화가 있을 경우 수화의 구분이 어려우므로 3단계에서는 손의 좌표, 방향 두 가지를 분류하는 속성으로 사용한다. 향후 연구 방향은 수화의 중요한 요소인 손의 위치를 속성으로 추가시키고, 데이터 마이닝의 부스팅(Boosting) 기법을 적용하여 인식률을 높이는 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.517-520
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• 2021

본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.1
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• pp.48-57
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• 2007

Eye localization is necessary for face recognition and related application areas. Most of eye localization algorithms reported thus far still need to be improved about precision and computational time for successful applications. In this paper, we propose an improved eye localization method based on multi-scale Gator feature vector models. The proposed method first tries to locate eyes in the downscaled face image by utilizing Gabor Jet similarity between Gabor feature vector at an initial eye coordinates and the eye model bunch of the corresponding scale. The proposed method finally locates eyes in the original input face image after it processes in the same way recursively in each scaled face image by using the eye coordinates localized in the downscaled image as initial eye coordinates. Experiments verify that our proposed method improves the precision rate without causing much computational overhead compared with other eye localization methods reported in the previous researches.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.4
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• pp.18-26
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• 2012

The increase of the number of smartphone applications has enforced the importance of new user interface emergence and has raised the interest of research in the convergence of multiple sensors. In this paper, we propose a method for the convergence of acceleration, magnetic and gyro sensors to recognize the gesture from motion of user smartphone. The proposed method first obtain the 3D orientation of smartphone and recognize the gesture of hand motion by using HMM(Hidden Markov Model). The proposed method for the representation for 3D orientation of smartphone in spherical coordinate was used for quantization of smartphone orientation to be more sensitive in rotation axis. The experimental result shows that the success rate of our method is 93%.