• 제목/요약/키워드: 퍼지 색상 필터

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2-단계 퍼지 색상 필터를 이용한 빠른 얼굴 감지 알고리즘 (Fast Face Detection Algorithm Using two-stage fuzzy color filter)

  • 김문환;주영훈;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2861-2863
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    • 2005
  • 본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 새로운 얼굴 감지알고리즘을 제안한다. 퍼지 색상 필터는 조명 변화 및 주변 환경 이미지에 강인한 반면 영상의 크기가 커지고 성능을 향상에 따라 그 처리 속도가 현저하게 느려지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 논 본문에서는 2-단계 퍼지 색상 필터를 제안하였다. 제안된 2-단계 퍼지 색상 필터는 최소한의 규칙을 사용하여 대략적인 얼굴 후보 영역을 선별하고 선별된 얼굴 후보 영역에 대해 정확한 필터링을 적용함으로써 보다 빠르게 정확한 얼굴 후보 영역을 추출할 수 있다. 최종적으로 다양한 얼굴 영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

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향상된 얼굴 인식 기술을 이용한 퍼지 모델 기반의 감성인식 (Fuzzy-Model-based Emotion Recognition Using Advanced Face Detection)

  • 유태일;김광배;주영훈
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2083-2084
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    • 2006
  • 본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 얼굴 감지 알고리즘 이용하여 얼굴을 인식하고 얼굴로부터 특징점(눈, 눈썹, 입)틀을 추출하고 추출된 특징점을 이용하여 감성을 판별하는 방법을 제안한다. 향상된 얼굴 인식 기술이란 퍼지 색상 필터의 단점이 영상의 크기와 성능에 따라 처리속도가 느려지는 것을 보완하기 위하여 최소한의 규칙을 사용하여 얼굴 후보 영역을 선별 적용하여 얼굴영역을 추출하는 기법을 말한다. 이렇게 추출된 얼굴영역에서 감정이 변화 할 때 가장 두드러지게 변화를 나타내는 눈, 눈썹 그리고 입의 특징점을 이용하여 감성을 분류한다.

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내부 운전자 보호를 위한 금속 물체 탐지 시스템 (Metal Object Detection System For Drive Inside Protection)

  • 김진규;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.609-614
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    • 2009
  • 본 논문에서는 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 실시간 금속 물체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론를 이용하여 금속 물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하는 알고리즘과 차량안의 특정 영역 내에서 FSCF(Fuzzy Skin Color Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 탐지된 동승자의 손 영역을 기점으로 색상기반 원형탐색 기법을 사용하여 최종적으로 위협을 가할 수 있는 금속물체의 후보영역을 설정하고, 제안된 금속 물체 필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템 (Metal Object Detection System for Protecting the Driver in Car)

  • 김진규;주영훈;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.1843_1844
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    • 2009
  • 본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

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영상기반 지능형 무인 화재감시 시스템 (Video-based Intelligent Unmanned Fire Surveillance System)

  • 전형석;염동회;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.516-521
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    • 2010
  • 본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.

감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘 (Facial Image Analysis Algorithm for Emotion Recognition)

  • 주영훈;정근호;김문환;박진배;이재연;조영조
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.801-806
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    • 2004
  • 감성 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술이지만, 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 낡아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술에서 얼굴 영상을 분석하는 기술 개발이 필요하다. 하지만 얼굴분석을 어려움으로 인해 많은 연구가 진행 중이다. 된 논문에서는 감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 영상 분석 알고리즘은 얼굴 영역 추출 알고리즘과 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘으로 구성된다. 얼굴 영역 추출 알고리즘은 다양한 조명 조건에서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있는 퍼지 색상 필터를 사용한 방법을 제안하였다. 또한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘에서는 가상 얼굴 모형을 이용함으로써 보다 정확하고 빠른 얼굴 구성 요소 추출이 가능하게 하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 각 알고리즘들의 수행 과정을 살펴보았으며 그 성능을 평가하였다.

비젼을 이용한 졸음 운전 감지 시스템 (Drowsiness Drive Perception System Using Vision)

  • 김진규;정현석;신상근;전칠환;주영훈;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1897-1898
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.

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지능형 졸음 운전 경고 시스템 (Intelligent Drowsiness Drive Warning System)

  • 주영훈;김진규;나인호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.223-229
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 판단하는 실시간 비젼시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴 위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 그 우수성과 응용 가능성을 증명한다.

얼굴 영상을 이용한 감정 인식 시스템 개발 (Development of Emotion Recongition System Using Facial Image)

  • 김문환;주영훈;박진배;이재연;조용조
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.191-196
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    • 2005
  • 칼라 영상을 이용한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히, 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서, 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론을 바탕으로 한 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 평가하였다.

퍼지 색상 필터를 이용한 얼굴 영역 추출 (Extraction of Facial Region Using Fuzzy Color Filter)

  • 김문환;박진배;정근호;주영훈;이재연;조영조
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.147-149
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    • 2004
  • There are no authentic solutions in a face region extraction problem though it is an important part of pattern recognition and has diverse application fields. It is not easy to develop the facial region extraction algorithm because the facial image is very sensitive according to age, sex, and illumination. In this paper, to solve these difficulties, a fuzzy color filer based on the facial region extraction algorithm is proposed. The fuzzy color filter makes the robust facial region extraction enable by modeling the skin color. Especially, it is robust in facial region extraction with various illuminations. In addition, to identify the fuzzy color filter, a linear matrix inequality(LMI) optimization method is used. Finally, the simulation result is given to confirm the superiority of the proposed algorithm.

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