• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.441-446
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• 2009

본 논문에서는 오디오 정보 분석을 이용하여 골프 통영상을 자동 색인하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 입력되는 골프 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 연속적인 오디오 스트림을 Adaboost Cascade 분류방식을 통하여 스튜디오 환경에서의 아나운서의 음성구간, 선수이름이 TV 화면에 소개 될 때 수반되는 음악구간, 선수들의 플레이에 따라 반응하는 관중들의 박수 및 환호성 소리구간, 필드에서의 레포터의 음성구간, 바다나 바람 등의 필드환경 잡음 사운드구간 등의 5가지 구간으로 분류한다. 그리고 드라이브 샷, 아이런 샷과 퍼팅 샷 시에 발생하는 스윙 사운드는 onset 검출과 변조스펙트럼 검증 방법을 통해 검출되며, 관객의 박수 소리 구간과 결합하여 액션 및 하이라이트를 효율적으로 색인할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 간단한 연산을 통해 의미를 지니고 있는 기본구조들을 검출하기 때문에 골프 동영상에서 사용자가 원하는 부분을 빠르게 브라우징하는 임베이디드 시스템에 적용가능하다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.185-190
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• 2019

For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권7호
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• pp.548-559
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• 2009

Viola와 Jones가 제안한 에이다부스트 얼굴 검출기는 속도와 정확도면에서 매우 훌륭한 성능을 보이고 있는 얼굴 검출기이다. 하지만 에이다부스트 얼굴 검출기에도 여전히 오검출이 발생하며, 이를 줄이기 위해서는 더욱 많은 계산이 필요하다. 에이다부스트 얼굴 검출기는 흑백 영상만을 사용하므로, 색상정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출율을 낮출 수 있다. 본 논문은 얼굴 색상 정보를 이용하여 대상 영상에서 부 윈도우를 효율적으로 검색하고, 에이다부스트 얼굴 검출기의 첫 단계에 계산속도가 매우 빠른 얼굴 색상을 이용한 얼굴/비얼굴 분류기를 채용하여 더 빠른 얼굴 검출 속도와 더 낮은 오검출율을 달성할 수 있는 단계별 얼굴 검출 모텔을 제안하였다. 얼굴색상 필터링을 위해 정의된 얼굴색상 소속함수를 이용하여 얼굴색상 필터 영상과 그 누적영상을 계산한다. 누적 영상에 의해 빠른 속도로 임의의 부 윈도우의 밀도를 계산할 수 있다. 제안된 검색 방법은 이 색상 밀도에 기반하여 얼굴일 가능성이 없는 부 윈도우들을 생략하게 된다. 그리고 부 윈도우의 밀도를 이용한 얼굴/비얼굴 분류기는 단계별 얼굴 검출기의 앞단에서 얼굴이 아닌 부 윈도우를 빠르게 거절한다. 제안된 얼굴 검출 모델은 적은 계산으로 오검출율을 낮출 수 있었으며, 실시간 얼굴 검출 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제14권2호
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• pp.29-34
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• 2015

Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1227-1232
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• 2015

Several works help make sliding window object detection fast, nevertheless, computational demands remain prohibitive for numerous applications. This paper proposes a fast object detection method based on three strategies: cascade classifier, selective window search and fast feature extraction. Experimental results show that the proposed method outperforms the compared methods and achieves both high detection precision and low computation cost. Our approach runs at 17ms per frame on 640×480 images while attaining state-of-the-art accuracy.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.183-188
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• 2015

본 논문에서는 야간 CCTV 영상을 활용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법을 제안하고 추적 성능을 분석한다. 유사 Haar 특징을 이용하여 Adaboost 알고리즘으로 학습하고 종속분류기로 객체를 검출한다. 파티클 필터를 활용하여 검출된 보행자를 추적한다. 야간 CCTV영상에 대하여 파티클 필터의 객체 추적에 효율적인 파티클 수와 분포를 실험을 통하여 제시하였다. 골목길 등에서 취득한 야간 CCTV영상에 대하여 검출과 추적성능을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.457-464
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• 2009

The weak classifier of AdaBoost algorithm is a central classification element that uses a single criterion separating positive and negative learning candidates. Finding the best criterion to separate two feature distributions influences learning capacity of the algorithm. A common way to classify the distributions is to use the mean value of the features. However, positive and negative distributions of Haar-like feature as an image descriptor are hard to classify by a single threshold. The poor classification ability of the single threshold also increases the number of boosting operations, and finally results in a poor classifier. This paper proposes a weak classifier that uses multiple criterions by adding a probabilistic criterion of the positive candidate distribution with the conventional mean classifier: the positive distribution has low variation and the values are closer to the mean while the negative distribution has large variation and values are widely spread. The difference in the variance for the positive and negative distributions is used as an additional criterion. In the learning procedure, we use a new classifier that provides a better classifier between them by selective switching between the mean and standard deviation. We call this new type of combined classifier the "Mixed Weak Classifier". The proposed weak classifier is more robust than the mean classifier alone and decreases the number of boosting operations to be converged.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1334-1339
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• 2018

Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.339-340
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• 2007

Face detection plays an important role in HCI and face recognition. In this paper, we propose a rotation-invariant real-time face detection algorithm for color images in complex background. It consists of four processing step: (1) motion detection, (2) skin color region filler, (3) Eyemap detector for rotated face, and (4) Adaboost face classifier. This system has been tested in in-door environments, such as office and achieves over 95% detection rate.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.713-722
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• 2013

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.