We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.
본 논문에서는 지문인식 시스템에 있어서 중간 단계인 Reference Point를 검출하는 방법을 제안하려고 한다. Reference Point는 지문 인식 방법들인 Minutiae 매칭 방법[1]과 Gabor filter를 사용한 Filterbank 방법[2]을 적용함에 있어서 feature를 추출할 때 사용되는 기준이 되는 Point이다. 그래서 동일인에 대해서는 항상 불변하고 정확한 위치를 찾아내는 정도가 지문 인식 시스템의 인식률에 크게 영향을 미치게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Gray Image에서 직접 Statistical한 방법을 사용하여 지문의 방향 분포를 구하고 이러한 방향 분포도로부터 얻어진 정보를 바탕으로 각 방향간의 거리를 측정하여 모든 방향 성분을 동일하게 유지하는 Reference Region을 찾게 된다. 이렇게 추출된 Reference Region내에서 SED(Statistical Equi-Distance)를 최대로 하는 좌표값을 Reference Point로 결정하게 된다.
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.
본 논문에서는 저차원의 홍채 특징을 추출하기 위한 방법으로 텍스쳐 분석 기법에서 사용되는 Gabor 필터, Laws 필터 및 Wavelet 변환 및 추가적인 방법으로 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 비교 분석하였다. 실험을 통해 일반적인 평균과 분산을 이용한 텍스쳐 기반 특징 추출 방법의 홍채인식 적용 가능성과, 텍스쳐 기반 특징 추출 방법에 의해 얻어진 1차 특징추출에 대해 추가 과정을 통해 높은 식별력과 낮은 차원을 가지는 특징을 얻을 수 있음을 증명한다.
We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.
최근 컴퓨팅 환경의 발달과 함께 영상처리 기술을 이용하여 의료 영상들을 처리하려는 시도가 활발히 진행되고 있다. 백혈병의 경우, 말초 혈액이나 골수 영상을 통하여 백혈구의 수와 모양, 핵의 유무, 핵의 모양 등을 근거로 진단을 내리게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 골수 영상으로부터 백혈구 영역을 검출하여 백혈구의 모양과 질감 정보를 이용하여 특이한 성질을 지닌 백혈구를 검출해 내는 시스템을 제안하고 구현하였다. 백혈구의 영역을 검출하기위해서는 입력영상의 RGB 값을 이용한 임계치 방법을 사용하였고, 모양 특징은 이동, 확대/축소, 회전에 불변인 성질을 지닌 UNL Fourier 변환을 사용하였으며, 질감 특징은 Gabor wavelet 변환을 이용하여 추출하였다.
개인정보보호법의 시행은 의료기관에서 의료자산에 대한 보안이 중요시 되고 있으며 이를 위한 얼굴인식은 가장 흥미롭지만 다양한 문제점을 가지고 있는 요소 중의 하나이다. 얼굴인식은 얼굴 영상의 변화하는 요인인 포즈, 조명, 표정과 크기의 변화요소를 포함하고 있다. 이와 같은 변화 요인 중에서 빛의 위치와 방향의 변화요인이 가장 큰 어려움중의 하나이다. 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 의료자산 보호를 위한 CCTV 관제에서 얼굴인식을 위하여 가보웨이블릿의 계수의 분석, 커널 선정, 특징점, 커널크기와 같은 요소를 분석하였다. 제안된 방법은 분석으로 구성되어있다. 첫 번째 분석은 이미지로부터 커널을 선정하기 위한 것이며, 두 번째 분석은 커널 크기에 대한 계수 분석이다. 마지막으로 입력 영상의 크기에 따른 가보커널 크기의 변화에 대한 측정이다. 실험을 통하여 도출된 계수를 이용하여 얼굴인식을 수행하였으며, 평균 97.3%라는 인식 결과를 도출하였다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 얼굴인식에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
본 논문에서는 지문의 방향분포를 기반으로 하여 전처리과정을 최소화하고 특징벡터의 크기를 축소하여 개인의 인증 및 인식 시스템에서의 시스템 처리속도와 검색속도 향상을 주된 연구목적으로 하였다. 지문의 방향분포는 지문의 융선과 골이 이루는 부분적인 방향성분의 집합으로서 가버필터 뱅크를 통해 8-방향 성분들로 추출된다. 이렇게 생성된 방향분포는 불연속적인 특성을 갖게 되는데 이를 연속적인 방향성분으로 근사화하여 방향영상으로 시각화한다. 이 후 지문의 중심 이 되는 기준점을 설정하고 기준점으로부터 32-방향, 6-단계 거리에 미리 정해진 192개 지점에서의 방향성분값들을 추출하여 특징벡터를 생성한다. 그 결과 기존의 다른 알고리즘보다 작은 크기의 특징벡터를 사용함으로써 전체 처리속도는 훨씬 증가하면서도 같은 수준의 인식률을 얻을 수 있었다.
기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위, 변장 영상 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사도를 이용하여 위조 영상을 판별하고 아다부스트를 이용하여 만든 얼굴 부분별 검출기를 사용한 얼굴 변장 영상을 판별한다. 제안된 시스템은 다중 스케일 가버 특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 정확히 찾아진 눈 위치의 동공을 조사하여 최대값과 최소값을 구하여 위조 여부를 판별하고 부분별 검출기를 사용하여 눈과 코의 검출 여부를 판단하여 각각 선글라스와 마스크의 착용 여부를 판단하고 선글라스&마스크 검출기를 사용하여 얼굴이 검출되지 않았을 경우를 대비하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위, 변장판별시스템임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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