• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.25-28
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• 2000

In this paper, an effective intention reading scheme is proposed for human-friendly interface. Soft computing techniques such as fuzzy logic and artificial neural networks are used for this. And Gabor filter based feature(GG feature) is also proposed to deal with local activity in the human face. It is based on human visual system and Gabor filter based approach is very popular in these days. The proposed scheme is adopted for human-friendly interface for rehabilitation service robotic system KARES II.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.934-940
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• 2003

본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2013

얼굴 영상 데이터베이스에서 제공하는 눈 좌표에 의존해서 부분 자동 얼굴 인식 알고리즘을 설계 구현하면 실 환경 얼굴 인식 시스템에서는 눈 좌표 추출 알고리즘의 정확도에 따라 인식 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 및 윤곽선 정보를 바탕으로 설정한 특징점 기반의 얼굴 모델 그래프를 생성하여 얼굴 영상에 정합시키고 각 특징점에서 Gabor 및 LBP 피쳐를 추출해서 결합하는 방식의 완전 자동 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘에서는 완전 자동으로 얼굴 영상에 얼굴 모델 그래프를 맞출 뿐만 아니라 기존의 Gabor 피쳐에 LBP 피쳐를 추가함으로써 인식 성능을 극대화 시킬 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스에 적용해 본 결과 1,000명 이상의 얼굴을 실시간으로 인식할 수 있었고 각 데이터 집합에 대해서 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.48-57
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• 2007

눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.429-440
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• 2014

홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.930-935
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• 2014

A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2634-2636
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• 2001

This paper proposes a new method of retrieving images from large image databases. The method is based on VQ(Vector Quantization) of local texture information at interest points automatically detected in an image. The texture features are extracted by Gabor wavelet filter bank, and rearranged for rotation. These features are classified by VQ and then construct a pattern histogram. Retrievals are performed by just comparing pattern histograms between images. Experimental results have shown the robustness of the proposed method to image rotation, small scale change, noise addition and brightness change and also shown the possibility of the retrieval by a partial image.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2014

Due to the availability of easy-to-use and powerful image editing tools, the authentication of digital images cannot be taken for granted and it gives rise to non-intrusive forgery detection problem because all imaging devices do not embed watermark. Forgery detection plays an important role in this case. In this paper, an effective framework for passive-blind method for copy-move image forgery detection is proposed, based on Gabor filter which is robust to illumination, rotation invariant, robust to scale. For the detection, the suspicious image is selected and Gabor wavelet is applied from whole scale space and whole direction space. We will extract the mean and the standard deviation as the texture features and feature vectors. Finally, a distance is calculated between two textures feature vectors to determine the forgery, and the decision will be made based on that result.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1345-1347
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• 2015

본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2007

본 논문은 Gabor 특징과 FloatBoost 학습을 이용한 효과적인 표정 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FloatBoost 알고리즘에 의해 각 표정 단위로 최적의 Gabor 특징을 학습하고 입력 영상으로부터 학습된 각 표정에 대한 Gabor 특징들의 조합을 비교하여 표정을 효과적으로 인식한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능 및 효율성의 우수함을 확인 할 수 있다.