본 연구에서는 월쉬함수를 이용하여 샘플링 구간내에서 데이터를 처리할 수 있는 온라인 월쉬변환과 샘플링 구간내에서 미분 방정식을 계산할 수 있는 새로운 온라인 월쉬함수 미분연산법을 제안하였다. 스케일링 인자의 도입과 다음구간에서의 초기조건을 계산하여 줌으로써 임의의 샘플링 시간을 취할 수 있게 하였으며 제안된 월쉬함수 온라인 알고리즘을 이용하여 기존의 직교함수가 가지는 최종시간까지의 신호를 모두 알고 있어야 그 적용이 가능하다는 단점을 제거하였다. 유사변환법을 이용하여 유도된 동적 시스템에 대한 Luenberger관측기를 월쉬함수를 이용하여 새롭게 변환함으로써 관측기에 포함된 출력의 미분항을 없애기 위한 불필요한 관측기 방정식의 분할을 피하였으며 대수적으로 상태 및 미지입력을 추정하였다. 제안된 방법을 이용하면 실시간 처리를 요하는 시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실 도로 영상에서 속도 표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 표지판 인식의 방법들은 조명 변화에 민감하고 반복적인 형태 특징까지 추출하여 인식 성능이 감소하는 단점이 있다. 제안한 방법은 가중치가 적용된 YUV 색상 모델을 이용함으로써 속도 표지판의 색 특성을 강조하였으며 또한 표지판 후보 영역에 관심영역을 국부적으로 제한함으로써 인식 성능을 개선하였다. 이때, 검출과 인식을 위해서는 하 특징을 이용한 아다부스트 분류기를 사용하였다. 제안한 방법을 다양한 속도 및 환경하에서 실험한 결과 기존의 방법들보다 인식의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
This paper proposes an algorithm to effectively detect the traffic lights and recognize the traffic signals using a monocular camera mounted on the front windshield glass of a vehicle in day time. The algorithm consists of three main parts. The first part is to generate the candidates of a traffic light. After conversion of RGB color model into HSI and YCbCr color spaces, the regions considered as a traffic light are detected. For these regions, edge processing is applied to extract the borders of the traffic light. The second part is to divide the candidates into traffic lights and non-traffic lights using Haar-like features and Adaboost algorithm. The third part is to recognize the signals of the traffic light using a template matching. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects the traffic lights and recognizes the traffic signals in real time in a variety of environments.
Although orthogonal function is introduced in control theory in early 1970's, it is not perfect. Since the concept of integral operator by Chen and Hsiao in mid 1970's, orthogonal function (for example Walsh, Block-pulse, Haar, Laguerre, Legendre, Chebychev etc) has been widely applied In system's analysis and identification, model reduction, state estimation, optimal control, signal processing, image processing, EEG, and ECG etc. The reason why Walsh Functions introduces in control theory is that as integral of Walsh function is also developed in Walsh orthogonal function, if we transfer give system into integral equation and introduce Walsh function. We can know that system's characteristic by algebraical expression. This approach is based on least square error and that result is expressed as computer calculation and partly continuous constant value which is easy to apply. Such a Walsh function has been actively studied in USA, TAIWAN, INDO, CHINA, EUROPE etc and in domestic, author has studied it for 10 years since it was is introduced in 1982. This paper is consider the that author has studied for 10 years and Walsh function's efficiency.
Recently, gender classification has attracted a great deal of attention in the field of video surveillance system. It can be useful in many applications such as detecting crimes for women and business intelligence. In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and classify the gender of the detected objects. So far, many algorithms have been proposed to classify people according the their gender. This paper presents a gender classification using convolutional neural network. The detection phase is performed by AdaBoost algorithm based on Haar-like features and LBP features. Classifier and detector is trained with data-sets generated form CCTV images. The experimental results of the proposed method is male matching rate of 89.9% and the results shows 90.7% of female videos. As results of simulations, it is shown that the proposed gender classification is better than conventional classification algorithm.
본 논문에서 제안한 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식 방법은 영상 획득 장비에 의해 획득한 사용자의 눈 영상에 대하여 홍채 영역만을 추출하기 위한 전처리를 수행하고 전처리를 거친 홍채 영상에 의하여 사용자의 신원을 식별하는데 있어서 홍채 영상의 기울어짐 및 이동 문제를 해결하였다. 이를 위해서 일반적인 웨이블렛을 사용하는 대신, 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 통하여 최적의 특징값을 추출한후, 이를 코드화하여 저장한 후, 비교하여 본인 여부를 식별하였다. 실험결과 제안된 방법으로 생성된 특징 벡터와 기존에 등록된 특징 벡터의 일치도 측정에 있어서 종래의 웨이블렛 변환 홍채 인식 방법보다 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)이 현저하게 감소하였다.
In Facial Expression Recognition Systems (FERS), only particular regions of the face are utilized for discrimination. The areas of the eyes, eyebrows, nose, and mouth are the most important features in any FERS. Applying facial features descriptors such as the local binary pattern (LBP) on such areas results in an effective and efficient FERS. In this paper, we propose an automatic facial expression recognition system. Unlike other systems, it detects and extracts the informative and discriminant regions of the face (i.e., eyes, nose, and mouth areas) using Haar-feature based cascade classifiers and these region-based features are stored into separate image files as a preprocessing step. Then, LBP is applied to these image files for facial texture representation and a feature-vector per subject is obtained by concatenating the resulting LBP histograms of the decomposed region-based features. The one-vs.-rest SVM, which is a popular multi-classification method, is employed with the Radial Basis Function (RBF) for facial expression classification. Experimental results show that this approach yields good performance for both frontal and near-frontal facial images in terms of accuracy and time complexity. Cohn-Kanade and JAFFE, which are benchmark facial expression datasets, are used to evaluate this approach.
3D 디스플레이 장치는 디스플레이 장치의 시점 수에 따라 다시점 디스플레이 장치 및 스테레오 디스플레이 장치로 구분할 수 있다. 스테레오 디스플레이 장치는 좌우 두 개의 영상을 디스플레이 방식에 따라 영상포맷을 변경하여 디스플레이에 보여지고 다시점 디스플레이는 두 개 이상의 영상 데이터를 포함하는 것으로 구분할 수 있다. 영상의 화질문제로 인하여 최근 3DTV는 스테레오 방식을 사용하고 있으며 대기업에서 양산하고 있는 기술이다. 스테레오 방식에서는 개인용 단말의 경우 사용자의 위치 및 눈의 위치에 따라 깊이감을 달리 보여주는 장치가 개발되고 있어 이에 대한 연구를 진행하였다. 이와같은 기술의 흐름에 맞춰 3D 디스플레이 장치를 위한 눈 추적 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에는 카메라에서 입력되는 영상에서 얼굴영역을 Haar training 방법을 통하여 추출하였으며 PCA 방법을 통하여 눈 영역을 추출하였다. 알고리즘의 복잡도로 인하여 연산량을 줄이기 위하여 Downsampling 방법을 활용하여 연산량을 약 26% 감소시켰다. 본 연구 결과를 통하여 얼굴 및 눈 추적 알고리즘 구현시 최적화를 위하여 필요한 프로세스를 예측할 수 있다.
본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.
본 논문은 Haar 웨이브릿 변환과 2D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출하였다. 제안 방법은 얼굴 데이터를 낮은 차원과 강건한 특징을 가지는 얼굴 영상을 얻기 위해 웨이브릿 변환을 이용하여 LL 대역의 영상 데이터로 2D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험결과는 원래 크기의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 인식률보다 웨이브릿 변환의 LL 대역의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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