• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.313-316
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• 2003

This paper proposes a new measurement method of face region size for real-time serveillance systems. The proposed method consists of three steps. In the first step, it detects global face area based on the block-based difference images. In the second step, it measures the face region size using face color information. In the third step, it estimates the face position in the next input image using the trajectory of face regions. The experimental results have shown that the proposed algorithm measures the face size within 20％ relative error on average, which is a]towable for most surveillance systems.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.19-29
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• 2011

지금까지 많은 얼굴 인식 방법들이 제안되었으나, 대부분의 방법들은 특징추출 과정 없이 입력 영상을 1차원 형태의 벡터로 변형한 것을 1차원 특징 벡터로 사용하거나 또는 입력 영상 자체를 특징 매트릭스로 사용하였다. 이와같이 영상 자체를 특징으로 사용하면 조명변화가 심한 데이터베이스에서는 성능이 좋지 않는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 조명변화에 효과적인 그래디언트와 상관관계의 국부통계를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. BDIP(block difference of inverse probabilities)는 그래디언트의 국부 통계이다. 그리고 BVLC(block variation of local correlation coefficients)의 두 타입은 상관관계의 국부 통계이다. 입력영상이 얼굴인식 시스템에 들어 오면 먼저 BDIP, BVLC1, BVLC2의 특징 영상을 추출하고 융합한 후, (2D)2 PCA 변환을 거쳐 특징 매트릭스를 얻어서 훈련특징 매트릭스와의 거리를 구하여 최근린 분류기를 이용하여 얼굴 영상을 인식한다. 네 가지 얼굴 데이터베이스, FERET, Weizmann, Yale B, Yale에 대한 실험결과로부터, 제안한 방법이 실험한 여섯 가지 방법 중에서 조명과 얼굴 표정의 변화에 가장 견실하다는 것을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4502-4518
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• 2015

Fisher linear discriminant analysis (LDA) is one of the most popular projection techniques for feature extraction and has been widely applied in face recognition. However, it cannot be used when encountering the single sample per person problem (SSPP) because the intra-class variations cannot be evaluated. In this paper, we propose a novel method called local similarity based linear discriminant analysis (LS_LDA) to solve this problem. Motivated by the "divide-conquer" strategy, we first divide the face into local blocks, and classify each local block, and then integrate all the classification results to make final decision. To make LDA feasible for SSPP problem, we further divide each block into overlapped patches and assume that these patches are from the same class. To improve the robustness of LS_LDA to outliers, we further propose local similarity based median discriminant analysis (LS_MDA), which uses class median vector to estimate the class population mean in LDA modeling. Experimental results on three popular databases show that our methods not only generalize well SSPP problem but also have strong robustness to expression, illumination, occlusion and time variation.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1874-1884
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• 1996

In this paper, we proposed automatic searching algorithm of thresholding value using multilevel thresholding for face segmentation from input bust image effectively. The proposed algorithm extracted the thresholding value of brightness that is formed background region, face region and hair region without illumination, background and face size from input image. The statistical projection analysis project the brightness of multilevel thresholding image into horizontal and vertical direction and decide the thresholding value of face. And the algorithm extracted elliptical type block of face from input image in order to reduce the back ground region and hair region efficiently. The proposed algorithm can reduce searching area of feature extraction and processing time for face recognication.

• 터널과지하공간
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• 제29권5호
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• pp.332-345
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• 2019

평사투영도에서 불연속면을 대표하는 유일한 점으로 정의되는 최대경사벡터를 해당 면의 경사와 경사방향에 의거하여 형성하였다. 평사투영해석에서 평면의 극점이 대원과 역방향에 제도되는 것에 비해 최대경사벡터는 대원의 최대 경사지점에 위치하여 불연속면의 미끄러짐 방향을 직접 투영도 상에서 지시한다. 투영도 상에서 불연속면의 거동방향을 직접적으로 지시하는 최대경사벡터를 활용하여 평면 및 전도파괴 양상을 직관적으로 확인하였다. 특히 평면 파괴의 경우 블록의 옆면을 형성하는 고 경사 절리의 존재를 확인하여 실제 미끄러짐 블록의 형성가능성을 산정하였다. 또한 사면 방향과 반대방향을 갖는 고경사절리들의 존재를 확인하여 3각형 단면을 갖는 미끄러짐 블록의 형성여부를 판별하고 안전율을 도출하였으며, 4각형 단면을 갖는 가장 취약한 블록의 안전율과 비교분석하였다. 쐐기파괴 경우에는 절리면 교차에 의해 형성되는 쐐기의 기저선 방향이 최대경사벡터 속성을 지니고 있어 쐐기파괴 영역을 평면 및 전도파괴 영역이 제도된 투영도 상에 함께 도시하여 분석을 수행하였다. 특히 쐐기 상부 면을 형성하는 절리를 추출할 수 있어 전체 쐐기형상을 추정하고 역학적 거동분석을 수행하는데 요구되는 쐐기의 기하학적 특성자료를 도출하는 토대를 확립하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.109-112
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• 2001

This paper proposes an efficient algorithm of extracting anchor blocks for a semantic structure of a news video. We define the FRFD to calculate the frame difference of anchor face position rather than simply uses the general frame difference. Since, The FRFD value is sensitive to existing face in frame, anchor block can be efficiently extracted. In this paper, an algorithm to extract a face position using partial decoded MPEG data is also proposed. In this way a news video can be structured semantically using the extracted anchor blocks.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1258-1268
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• 2004

비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2667-2682
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• 2015

Due to the wide application of face recognition (FR) in information security, surveillance, access control and others, it has received significantly increased attention from both the academic and industrial communities during the past several decades. However, partial face occlusion is one of the most challenging problems in face recognition issue. In this paper, a novel method based on linear regression-based classification (LRC) algorithm is proposed to address this problem. After all images are downsampled and divided into several blocks, we exploit the evaluator of each block to determine the clear blocks of the test face image by using linear regression technique. Then, the remained uncontaminated blocks are utilized to partial occluded face recognition issue. Furthermore, an improved Distance-based Evidence Fusion approach is proposed to decide in favor of the class with average value of corresponding minimum distance. Since this occlusion removing process uses a simple linear regression approach, the completely computational cost approximately equals to LRC and much lower than sparse representation-based classification (SRC) and extended-SRC (eSRC). Based on the experimental results on both AR face database and extended Yale B face database, it demonstrates the effectiveness of the proposed method on issue of partial occluded face recognition and the performance is satisfactory. Through the comparison with the conventional methods (eigenface+NN, fisherfaces+NN) and the state-of-the-art methods (LRC, SRC and eSRC), the proposed method shows better performance and robustness.

• 대한지리학회지
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• 제28권2호
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• pp.77-98
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• 1993

본 연구는 암설사면지형이 잘 발달하고 다양하게 분포하는 태백산맥의 남부산지를 대상으로 항공 사진판독과 도상계측 및 현지조사를 통하여 노출암설사면의 분포, 형태 및 퇴적물의 특성을 분석하고 사면의 지형적 배열과 지형발달에 관해서 연구한 논문으로써 분포적 특성에 있어서는 애추의 경우 기반암이 경암이거나 절리가 잘 발달된 지질에서, 암괴류의 경우는 화강섬록암 지질에서 높은 분포밀도를 보였다. 형태적 특성은 애추, 암괴류 모두 설상이 각각 83${\%}$, 80${\%}로 가장 많았으며 지형면의 경사도에 있어서는 애추가, 길이에 있어서는 암괴류가 각각 우세했다. 퇴적물의 특성중 암설의 평균입경은 암괴류가 보다 크게 나타났다. 한 지형면에서 암설의 장축방향성의 경우 방향성 있는 경우와 없는 경우가 있는데, 후자는 지형면상의 함몰로 그 방향성이 상실된 것으로 보인다. 끝으로 지형발달의 경우, 애추는 암석낙하(rock fall)에 의한 형성기(최종빙기)와 2차적인 영역에 의한 조정기(후빙기)로 암괴류는 암괴의 생성기(제3가 또는 제 4기의 간빙기), 암괴류의 형성기(최종빙기), 조정기(후빙기)로 구분할 수 있었다. 그리고 산지 사면의 배열유형은 6가지 유형으로 분류되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.892-911
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• 2019

Biometric recognition systems have been widely used for information security. Among the most popular biometric traits, there are fingerprint and face due to their high recognition accuracies. However, the security system that uses face recognition as the login method are vulnerable to face-spoofing attacks, from using printed photo or video of the valid user. In this study, we propose a fast and robust method to detect face-spoofing attacks based on the analysis of spatial frequency differences between the real and fake videos. We found that the effect of a spoofing attack stands out more prominently in certain regions of the 2D Fourier spectra and, therefore, it is adequate to use the information about those regions to classify the input video or image as real or fake. We adopt a divide-conquer-aggregate approach, where we first divide the frequency domain image into local blocks, classify each local block independently, and then aggregate all the classification results by the weighted-sum approach. The effectiveness of the methodology is demonstrated using two different publicly available databases, namely: 1) Replay Attack Database and 2) CASIA-Face Anti-Spoofing Database. Experimental results show that the proposed method provides state-of-the-art performance by processing fewer frames of each video.