• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.878-880
• /
• 2015

파티클 필터 기반 얼굴추적은 비교적 빠른 속도와 구현의 용이성으로 널리 사용되고 있으나 조명이나 포즈변화가 있는 영상에서 드리프트(drift) 현상에 의해 얼굴추적의 정확도가 급격히 저하된다. 본 논문에서는 앞에 언급한 얼굴의 다양성에 강인한 얼굴 텍스처 특징을 제안한다. 제안방법은 인접한 픽셀들 간의 관계를 고려한 텍스처 패턴을 정의할 때 인접한 픽셀들의 평균(average)을 적용하여 조명변화에 강인하다. 또한 얼굴의 구조적 정보를 반영한 블록 기반의 텍스처 패턴 풀링(pooling)에 의해 포즈변화에 강인하다. 실제 감시환경을 가정해 CCTV 카메라로 자체 제작한 비디오 영상에서 Local Binary Pattern(LBP)와 같은 대표적인 특징들과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, 드리프트(drift) 폭이 적어 더 높은 얼굴추적 정확도를 보였으며 초당 28 프레임의 매우 빠른 처리속도를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.53-56
• /
• 2004

본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.40 no.6
• /
• pp.1-9
• /
• 2003

In this paper, we propose a new fingerprint feature extraction method using the convex structure. A fingerprint minutiae flows along the uniform direction and is regarded as a sinusoidal signal across the normal direction. Local maxima of the signal represent coarse thinned one-pixel-wide ridges in which the convex region of the signal correspond to ridges. The proposed fingerprint feature extraction method detects the convex structure and local maxima. Finally fingerprint features are extracted from one-pixel-wide ridges. Because it has no parameter, it is efficient for various fingerprint identification systems.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.781-784
• /
• 2009

본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.72-75
• /
• 2016

본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.707-710
• /
• 2002

본 논문은 오디오와 비디오 정보의 융합을 통한 멀티 모달 음성 인식 시스템을 제안한다. 음성 특징 정보와 영상 정보 특징의 융합을 통하여 잡음이 많은 환경에서 효율적으로 사람의 음성을 인식하는 시스템을 제안한다. 음성 특징 정보는 멜 필터 캡스트럼 계수(Mel Frequency Cepstrum Coefficients: MFCC)를 사용하며, 영상 특징 정보는 주성분 분석을 통해 얻어진 특징 벡터를 사용한다. 또한, 영상 정보 자체의 인식률 향상을 위해 피부 색깔 모델과 얼굴의 형태 정보를 이용하여 얼굴 영역을 찾은 후 강력한 입술 영역 추출 방법을 통해 입술 영역을 검출한다. 음성-영상 융합은 변형된 시간 지연 신경 회로망을 사용하여 초기 융합을 통해 이루어진다. 실험을 통해 음성과 영상의 정보 융합이 음성 정보만을 사용한 것 보다 대략 5%-20%의 성능 향상을 보여주고 있다.

• Journal of the Korean earth science society
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.67-80
• /
• 2000

We studied petrological and geochemical characteristics of the Mesozoic volcanic rocks in the Da Hinggan Ling area northeast China, and discussed tectonic settings and origin of the Mesozoic volcanic rocks in northeast Asia. Volcanic rocks in Da Hinggan Ling area are composed of alkaline to subalkaline basalt-basaltic andesite-andesite-dacite-rhyolite, showing typical BAR(basalt-andesite-rhyolite) association. However, most of the volcanic rocks are basaltic and rhyolitic in composition, and andesitic rocks are relatively rare, which shows bimodal characteristics. Rb, Ba, Th and other incompatible element contents in the volcanic rocks are enriched, but the contents decrease with increasing the compatibility. REEs are fractionated and REE patterns of volcanic rocks are characterized by a high LILE/HFSE. On the tectonomagmatic discriminant diagram of Hf-Th-Nb, they fall into the fields for subduction-related destructive plate margin basalts and its differentiates. We suggest that the tectonomagmatic setting of Da Hinggan Ling area was located at the continental margin arc related with subduction environment during the Mesozoic time or may be derived from mantle plume contaminated geochemically from subducting slabs, although it is, at present within the Asia continent.

• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.42-51
• /
• 1994

Visual features of a mushromm(Lentinus Edodes L.) are critical in sorting and grading as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. Though actions involved in human grading look simple, it decision making underneath the simple action comes from the result of the complex neural processing of visual image. Recently, an artificial neural network has drawn a great attention because of its functional capability as a partial substitute of the human brain. Since most agricultural products are not uniquely defined in its physical properties and do not have a well defined job structure, the neuro -net based computer visual information processing is the promising approach toward the automation in the agricultural field. In this paper, first, the neuro - net based classification of simple geometric primitives were done and the generalization property of the network was tested for degraded primitives. And then the neuro-net based grading system was developed for a mushroom. A computer vision system was utilized for extracting and quantifying the qualitative visual features of sampled mushrooms. The extracted visual features of sampled mushrooms and their corresponding grades were used as input/output pairs for training the neural network. The grading performance of the trained network for the mushrooms graded previously by the expert were also presented.

• Korea Trade Review
• /
• v.48 no.4
• /
• pp.169-188
• /
• 2023

The increase in assertive and unilateral measures represents a key feature of the recent global trade environment. Against this backdrop, the EU is pushing to introduce the so-called "anti-coercion instrument(the instrument)," which aims to allow unilateral countermeasures in the event of economic coercion or threats from third countries. This paper examines the recent assertive trade environment and the legislative background of the instrument. It evaluated the necessity of and concerns arising from the instrument by comparing the existing EU trade policy, i.e., Trade Barrier Regulation (TBR). In addition, the paper aims to analyze the permissibility of the instrument under the WTO system, especially in the context of the principle of "strengthening of the multilateral system." Finally, the paper draws implications of the instrument in terms of our domestic policies that can effectively address economic threats or trade friction in the growing geopolitical crisis.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.17B no.3
• /
• pp.227-232
• /
• 2010

This paper proposes the real time lip reading method in the embedded environment. The embedded environment has the limited sources to use compared to existing PC environment, so it is hard to drive the lip reading system with existing PC environment in the embedded environment in real time. To solve the problem, this paper suggests detection methods of lip region, feature extraction of lips, and awareness methods of phonetic words suitable to the embedded environment. First, it detects the face region by using face color information to find out the accurate lip region and then detects the exact lip region by finding the position of both eyes from the detected face region and using the geometric relations. To detect strong features of lighting variables by the changing surroundings, histogram matching, lip folding, and RASTA filter were applied, and the properties extracted by using the principal component analysis(PCA) were used for recognition. The result of the test has shown the processing speed between 1.15 and 2.35 sec. according to vocalizations in the embedded environment of CPU 806Mhz, RAM 128MB specifications and obtained 77% of recognition as 139 among 180 words were recognized.