• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.484-487
• /
• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴영상에서 피부색상 정보를 이용하여 얼굴을 검출하고 얼굴특징자인 눈, 코, 입의 얼굴특징 벡터를 추출한 후, 벡터들로부터 특징 평가함수를 적용하여 개인의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 논문에서는 입력 영상에서 대하여 얼굴 피부색의 정보와 명암도 정보를 동시에 사용하여 얼굴영역을 검출한 후, 검출한 얼굴 영역에서 특징점인 눈, 코, 입 등을 추출한 다음, 각 특징 점들에 대한 기하학적 위치특성과 상관성을 이용한 얼굴특징 평가함수를 구성하였다. 제안한 알고리즘으로 230 장의 얼굴영상에 대하여 실험에 적용한 결과 얼굴검출 효율과 인식 성능을 개선할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.313-316
• /
• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.359-361
• /
• 1999

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.143-146
• /
• 2001

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자와 특징자들의 구조적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식을 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 구조적 특징각인 θ/sub 1(ACRCD)/, θ/sub 2(ACRMD)/, θ/sub 3(ANRED)/, θ/sub 4(AMRED)/를 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보 그리고 구조적특징각을 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 구조적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.06a
• /
• pp.66-67
• /
• 2013

본 논문에서는 지역적인 그래프를 이용하여 면 외 회전에 강인한 특징 기술 및 정합 방법에 대하여 제안한다. 특징 기반의 지역적인 그래프의 경우 SURF 등을 이용하여 찾아진 특징 정보에 대하여 특징 사이의 상관관계를 이용하여 지역적인 그래프를 생성함으로써 특징 기술의 적용 범위를 확장할 수 있고 이러한 지역적인 그래프의 정합을 위하여 새로운 비용 함수와 정합 방법을 제안한다. 또한 특징 정합 시 이를 활용하여 정합 후보를 결정함으로써 면 외 회전이 존재하는 영상에 대해 좀 더 강인한 특징 정합 결과를 얻을 수 있고 실험 결과 기존의 특징 정합 방법에 비하여 찾아지는 후보의 개수가 증가하고 찾아진 정합 결과의 정확도가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.178-181
• /
• 2002

본 논문에서는 서명의 동적 특징에 기반한 구간 분할과 3단계 정합을 특징으로 하는 온라인서명 인증 시스템을 제안한다. 온라인 서명 인증을 위해 구간 분할에 이은 구간별 정합이 널리 연구, 적용되어왔다. 그러나 기존의 구간 분할법은 정적 특징인 서명의 모양에 기반하므로 모조의 단서를 제공하는 위험이 있었다. 제안한 방법은 전자 펜의 속도나 가속도 등과 같은 동적 특징을 기반으로 구간 분할을 수행하므로써 모조가 어렵게 하였다. 분할된 구간들은 모델 서명의 구간들과 보강된 동적 프로그래밍(DP) 기법으로 대응 구간들을 찾도록 하였으며, 이 과정에서 정적 특징량을 제한 조건으로 사용하므로써 안정되게 대응 구간을 추출하였다. 또한 서명 특징들에 가중치를 부여하고, 정합 단계를 세 단계로 분리하므로써 상충 관계에 있는 Type Ⅰ과 Ⅱ오류를 최소화하였다. 실험은 온라인 서명 특징들간의 비교 분석을 통해 그들의 가중치를 결정하는 근거를 보이고, 동적 특징에 기반한 구간 분할의 유효성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.83-87
• /
• 2001

본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1995.04b
• /
• pp.434-439
• /
• 1995

본 논문에서는 선삭가공을 부품에 대한 가공 특징형상 추출 알고리즘을 개발하였다. 면저, 설계 특징형상과 가공 특징형상 을 효율적으로 나타내기 위한 데이터 구조를 설계하고, 선삭가공에 사용되는 가공 특징형상의 특성을 검토하였다. 이러한 특성 을 이용하여 주사선(Scan Line)과의 교점으로부터 가공 특징형상을 이루는 요소를 검색하고, 검색된 구성요소를 이용하여 가공 특정형상을 구성하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 기존에 사용되어 왔던 패턴비교 방법에서 주어지 패턴이외의 특징 형상을 추출하기가 어렵고 계산 시간이 많이 걸리는 단점을 극복하였다. 또한 기존의 방법으로는 해결되기 어럽던 가공 특징 형상 의 간섭의 검출에서 효율적으로 적용됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.143-147
• /
• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.41-42
• /
• 2018

특징 선택이란, 기계학습에서 분류 정확도를 향상시키기 위해서 많은 특징들을 분석해 가장 좋은 성능을 나타낼 수 있게끔 특징의 부분집합을 찾아내는 방법이다. 특징 선택 연구는 수십만개의 변수가 있는 데이터 세트를 이용하는 응용분야에서 주로 연구된다. 이러한 응용 분야는 주로 텍스트 처리, 유전자 배열 분석과 같은 고차원 데이터를 분석하는 분야이다. 또한, IoT 환경은 많은 데이터를 처리하기 때문에, 데이터 분류나 데이터의 가공을 위해서는 특징 선택 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 특징 선택 기법에 대해 설명하고, IoT 환경에서 특징 선택 기법을 제안한다.