• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.987-988
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• 2008

In this paper, we propose a rotation invariant face detection method using Haar-like feature variation. Previous approaches using rectangular features can be calculated very fast. But rectangular features is weak in rotated face. Rotated Haar-like features can get high accuracy, but the performance is slow because it can't use the integral image. Our method vary Haar-like features keeping rectangular. this method makes the performance a bit slow, but gives better accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.992-999
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• 2011

This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2129-2131
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• 2002

This paper proposes a real-time application of rationalized Haar transform which is based on the rationalized Haar transform, operational matrix and rationalized Haar function's differential operation. In the existing method of orthogonal functions, a major disadvantage is that process signals need to be recorded prior to obtaining their expansions. This paper proposes a novel method of rationalized Haar transform to overcome this shortcoming. And the proposed method apply to the robust MRAC systems.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.391-394
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• 2018

논문에서는 스마트 공장의 표면결함검사 시스템에 사용할 수 있는 Haar, Ferns, MCT 영상의 특징 활용방법에 관한 연구를 다루었습니다. 본문에서 Haar, Ferns, MCT 특징에 관해 소개하였고, 실험에서 머신비전을 이용한 표면결함검사에 이 특징들이 사용될 수 있음을 결과를 통해 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1314-1321
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• 2010

본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량검출 알고리즘에 대하여 연구한다. 카메라에서 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 및 합병(split & merge)방법을 적용하여 영상을 분할하고 그 다음 분할된 영역을 해석하여 차량이 위치할 가능성이 높은 영역을 집중적으로 탐색하여 차량을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 연구한다. 전방차량의 후면을 검출하기 위하여 수직/수평 성분을 특정으로 하였으며 적분영상을 이용하여 계산시간을 줄일 수 있는 Haar-like방법을 적용하였으며 분류기로는 SVM을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 350개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 150개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 95.00%의 인식률을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.43-48
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• 2013

Adaboost 알고리즘은 얼굴인식을 위한 Haar-like feature들을 이용하기 위해 가장 널리 쓰이고 있는 알고리즘이다. 매우 빠르며 효율적인 성능을 보이고 있으며 하나의 모델이미지가 존재하는 단일분포 데이터에 대해 매우 효율적이다. 그러나 정면 얼굴과 측면 얼굴을 혼합한 인식 등 둘 이상의 모델이미지를 가진 다중 분포모델에 대해서는 그 성능이 저하된다. 이는 단일 학습 알고리즘의 선형결합에 의존하기 때문에 생기는 현상이며 그 응용범위의 한계를 지니게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 제안으로서 Decision Tree를 Harr-like Feature와 결합하는 기법을 제안한다. Decision Tree를 사용 함으로서 보다 넓은 분야의 문제를 해결하기 위해 기존의 Decision Tree를 Harr-like Feature에 적합하도록 개선한 HDCT라고 하는 Harr-like Feature를 활용한 Decision Tree를 제안하였으며 이것의 성능을 Adaboost와 비교 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.707-719
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• 2018

시계열 데이터의 분류와 군집화를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. 본 연구는 Lin 등 (2007)이 제안한 국소 평균 근사를 이용하여 시계열의 차원을 축소한 후 심볼릭 자료로 이산화하는 symbolic aggregate approximation (SAX) 방법의 개선에 대해서 연구하였다. SAX는 국소 평균 근사를 할 때 등간격으로 임의의 개수의 세그먼트로 나누어 평균을 계산하여 세그먼트의 개수에 그 성능이 크게 좌우된다. 따라서 본 논문은 불균형 Haar 웨이블릿 변환을 통해 국소 평균 수준을 등간격이 아니라 자료의 특성을 반영하여 자료 의존적으로 선택하게 함으로써 시계열의 차원을 효과적으로 축소함과 동시에 정보의 손실을 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 실증 자료 분석을 통해 SAX 방법을 개선시킴을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2641-2646
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• 2011

본 논문에서는 Haar Wavelet Transform(HWT)에 기반한 EZW 알고리즘을 적용하여 효율성 있는 영상 압축방법을 제시하였다. 제안된 Haar-EZW 알고리즘은 입력 영상을 자기유사성이 있는 상관관계를 사용한 HWT 계수를 이용하여 제로트리 부호화하는 코딩방법이다. HWT 계수가 임계값보다 크면 POS로 부호화되고, 임계값보다 작다면 NEG로 부호화된다. HWT 계수가 제로트리의 제곱근보다 크다면 ZTR로 부호화되고, HWT 계수가 임계값보다 적고 제로트리의 제곱근이 아니라면 IZ로 부호화된다. 모든 HWT 계수가 완전하게 부호화돨 때까지 이 프로세스는 반복된다. 본 논문에서는 제안된 Haar-EZW 알고리즘을 Daubechies, Antonini와 비교하였다. 그 결과로 Haar-EZW 알고리즘의 PSNR이 Daubechies, Antonini보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8C호
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• pp.505-515
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• 2011

본 논문에서는 객체 검출에 사용되는 Haar-like feature의 정규화 방법에 대해 다룬다. 기존의 Haar-like feature의 분산 정규화는 후보 윈도우 픽셀들에 대한 표준편차 계산에 사용되는 별도의 적분 영상 생성을 위해 많은 연산을 필요로 했으며 밝기 변화가 작은 영역에서 오검출이 증가하는 문제를 가지고 있으나, 제안하는 정규화 방법은 별도의 적분 영상을 사용하지 않아 처리 속도가 빠르며 제안하는 방법을 사용하여 학습시킨 분류기는 밝기 변화에 대해 강건한 성능을 보인다. 실험 결과 제안한 방법을 사용했을 때 객체 검출기의 처리 속도는 26% 향상 되었으며, 제안한 방법을 사용하여 학습시킨 분류기들은 5% 이상 향상된 검출률을 보였으며, 밝기 변화가 심한 경우는 45% 향상된 검출률을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.486-491
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• 2013

본 논문은 객체검출(object detection)에 사용되는 분류기의 학습을 위한 빠르고 효율적인 Haar-like feature 선택 알고리듬을 제안한다. 기존 AdaBoost를 이용한 Haar-like feature 선택 알고리듬은 학습 샘플들에 대한 피쳐의 에러만을 고려하여 형태적으로 유사하거나 중복되는 피쳐가 선택되는 경우가 많았다. 제안하는 알고리듬은 피쳐의 형태와 피쳐간의 거리로부터 피쳐의 유사도를 계산하고 이미 선택된 피쳐와 유사도가 큰 피쳐들을 피쳐 세트에서 제거하여 빠르고 효율적인 피쳐 선택이 이루어지도록 하였다. FERET 얼굴 데이터베이스를 사용하여 제안된 알고리듬을 사용하여 학습시킨 분류기와 기존 알고리듬을 사용한 분류기의 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안한 피쳐 선택 방법을 사용하여 학습시킨 분류기가 기존 방법을 사용한 분류기보다 향상된 성능을 보였으며, 동일한 성능을 갖도록 학습시켰을 경우 분류기의 피쳐 수가 20% 감소하였다.