• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.47-54
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• 2017

Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.189-195
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• 2012

본 논문에서는 휴먼 인지를 위한, 근적외선 얼굴 영상에서의 얼굴 검출 방법이 제안된다. 에지의 강도와 방향에 기반한 에지 히스토그램이 근적외선 영상으로부터 얼굴을 검출하기 위해 사용되었다. 조명변화에 강인하기 때문에, 제안된 에지 히스토그램은 얼굴을 효과적으로 표현하고 구별한다. 얼굴 검출을 위한 분류기로서는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였으며 제안한 방법은 ULBP(Uniform Local Binary Pattern)보다 적은 피쳐 개수를 가지면서도 에러율 측면에서, ULBP의 경우보다 나은 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.86-92
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• 2015

본 논문에서는 지역적인 에지의 방향 정보와 반응 크기, 주변 화소와의 밝기값 차이를 LDP 코드에 포함함으로써 얼굴 표정 인식률을 향상시킨다. 기존 LDP 코드를 사용하면 LBP에 비해서 영상의 밝기 변화에 덜 민감하고 잡음에 강한 장점을 가진다. 하지만, 밝기 변화가 없는 매끄러운 영역의 정보를 표현하기 어렵고, 배경에 얼굴과 유사한 에지 패턴이 존재하는 경우에는 인식률이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 에지 방향 정보를 기반으로 에지 강도 및 밝기값을 추가할 수 있도록 LDP 코드를 개선하고, 인식률을 측정한다.

• 센서학회지
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• 제20권6호
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• pp.388-392
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• 2011

In this paper, a face detection method for interactive TV control system using a new feature, edge histogram feature, with a support vector machine(SVM) in the near-infrared(NIR) images is proposed. The edge histogram feature is extracted using 16-directional edge intensity and a histogram. Compared to the previous method using local binary pattern(LBP) feature, the proposed method using edge histogram feature has better performance in both smaller feature size and lower equal error rate(EER) for face detection experiments in NIR databases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3186-3203
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• 2021

In this paper, a multi-scale local difference directional number (MLDDN) pattern is proposed for pig identification. Firstly, the color images of individual pig are converted into grey images by the most significant bits (MSB) quantization, which makes the grey values have better discrimination. Then, Gabor amplitude and phase responses on different scales are obtained by convoluting the grey images with Gabor masks. Next, by calculating the main difference of local edge directions instead of traditionally edge information, the directional numbers of Gabor amplitude and phase responses are encoded. Finally, the block histograms of the encoded images are concatenated on each scale, and the maximum pooling is adopted on different scales to avoid the high feature dimension. Experimental results on two pigsties show that MLDDN impressively outperforms the other widely used local descriptors.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.89-101
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• 2014

본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위한 새로운 지역 미세 패턴 기술 방법인 Signed Local Directional Pattern(SLDP)을 제안한다. SLDP는 얼굴 영상의 텍스쳐 정보를 표현하기 위해 에지 정보를 이용한다. 이는 기존의 방법들에 비해 뛰어난 구별 성능과 효율적인 코드 생성을 가능하게 한다. SLDP는 마스크 범위 이웃 화소들을 이용하여 에지 반응 값을 계산하고 이들 중 부호를 고려하여 에지 반응 값이 큰 에지 방향 정보를 가지고 만들어진다. 이는 기존 LDP에서 구별하지 못하던 비슷한 에지구조에 밝기 값이 반대인 지역 패턴을 구별할 수 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위해 얼굴 영상을 여러 영역으로 분할하고 각 영역으로부터 SLDP코드의 분포를 계산한다. 각 분포는 얼굴의 지역적인 특징을 나타내고 이들 특징을 연결해서 얼굴 전체를 나타내는 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 생성된 얼굴 특징 벡터와 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 Cohn-Kanade 데이터베이스와 JAFFE데이터베이스에서 얼굴 표정인식을 수행했다. SLDP는 표정인식에서 기존 방법들보다 뛰어난 결과를 보여주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.146-154
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• 2014

텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.784-794
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• 2010

Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권11호
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• pp.111-119
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• 1992

In this paper, we propose an edge detection scheme for noisy images based on the co-occurrence matrix. In the proposed scheme based on the step edge model, the gray level information is simply converted into a bit-map, i.e., the uniform and boundary regions of an image are transformed into a binary pattern by using the local mean. In this binary bit-map pattern, 0 and 1 densely distributed near the boundary region while they are randomly distributed in the uniform region. To detect the boundary region, the co-occurrence matrix on the bit-map is introduced. The effectiveness of the proposed scheme is shown via a quantitative performance comparison to the conventional edge detection methods and the simulation results for noisy images are also presented.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.619-630
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• 2013

본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.