• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1031-1032
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• 2008

To process the dynamic images in real time, there could be many constraints on the hardware. Kalman Filter has been used to estimate motion information and use the information in predicting the appearance of targets in succeeding frames. This paper suggests algorithm about lane recognition using Kalman Filter which is one of operations research technique.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.332-339
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• 2014

Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.

• ETRI Journal
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• 제43권5호
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• pp.881-890
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• 2021

Photoplethysmography (PPG) is a noninvasive technique that can be used to conveniently measure heart rate (HR) and thus obtain relevant health-related information. However, developing an automated PPG system is difficult, because its waveforms are susceptible to motion artifacts and between-patient variation, making its interpretation difficult. We use deep neural network (DNN) filters to mimic the cognitive ability of a human expert who can distinguish the features of PPG altered by noise from various sources. Systolic (S), onset (O), and first derivative peaks (W) are recognized by three different DNN filters. In addition, the boundaries of uninformative regions caused by artifacts are identified by two different filters. The algorithm reliably derives the HR and presents recognition scores for the S, O, and W peaks and artifacts with only a 0.7-s delay. In the evaluation using data from 11 patients obtained from PhysioNet, the algorithm yields 8643 (86.12%) reliable HR measurements from a total of 10 036 heartbeats, including some with uninformative data resulting from arrhythmias and artifacts.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.242-247
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• 2014

접촉식 동작인식기반 사용자 인터페이스 기술(touch user interface)의 발전은 새로운 사용자 경험(UX)인 아이폰의 등장과 성공에 있다고 할 수 있다. 특히 애플 아이폰이 출시된 이후, 기존에 많이 쓰였던 전통적인 사용자 경험인 키보드와 마우스라는 큰 틀에서 벗어나게 된다. 현재는 4세대 기술인 비접촉식 동작인식 기반 사용자 인터페이스 기술이 접촉식 인터페이스 기술을 대체하는 방향으로 발전하고 있으며, 3세대에서 4세대로 이동한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 비접촉식 인터액션 기술에 대한 선도기업을 중심으로 소개할 예정이며, 현재 선보이고 있는 최신 기술과 향후 선보일 기술에 대해 분석하고 비교해 본다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.53-59
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• 2008

최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어하기 위한 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모델 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사 결정트리를 이용해 사용자 별 인식모델을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.23-30
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• 2005

최근 생체 인식 기술의 하나로, 걸음걸이 인식에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 실루엣기반 걸음걸이 인식은 걸음걸이 인식을 위한 가장 보편적인 방법으로, 본 논문에서는 실루엣 기반 걸음걸이 인식에서 걸음걸이의 특성을 결정하는 정보에 대해 분석한다. 걸음걸이는 크게, 정적인 신체 모양(static body shape)과 동적인 신체 운동(dynamic body motion), 두 가지 단서(cue)에 의해 표현될 수 있다. 최근, 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되며 신체 운동과 관련된 동적인 단서는 걸음걸이의 특성에 거의 영향을 주지 않는다는 연구들이 보고되고 있다. 이와 달리, 본 논문에서는 신체운동과 관련된 동적인 단서 역시 걸음걸이의 특성을 결정짓는 중요한 요소라고 판단하여 이를 실험적으로 검증하고자 한다. 이를 위해, 크게 두 개의 걸음걸이 데이터베이스(UBC DB, Southampton Small DB)를 이용하여 실험을 수행하였다. UBC DB는 보편적인 걸음걸이를 저장한 것이고, Southampton DB는 다른 종류의 옷이나 신발, 가방을 착용하거나, 걸음걸이의 속도를 바꾸는 등 보편적인 걸음걸이와 다른 특성을 가지는 걸음걸이를 저장한 것이다. 실험 결과, 인식률은 UBC DB에서 신체 모양을 이용할 경우 $100\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $95.2\%$이고, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 $50.0\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $55.8\%$이다. 잘못된 인식을 할 위험도(risk)는 UBC DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.91, 신체 운동을 이용할 경우 0.97, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.98, 신체 운동을 이용할 경우 0.98이다. 결과적으로, 보편적인 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되지만, 옷이나 가방 등에 의해 가장된(disguised) 걸음걸이에서는 신체 운동과 관련된 동적인 단서에 의해 주로 결정된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2339-2345
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• 2011

게이트 인식은 원 거리에서 획득한 사람의 걸음걸이 영상 시퀀스를 이용하여 개개인의 특징을 파악하여 해당 시퀀스가 누구인지를 파악하고자 하는 방법이다. 지문 인식이나 홍채 인식과 같은 기존의 생체 인식 방법은 정확도는 매우 높으나 사용자로 하여금 정보 제공을 위해 직접적인 접촉이나 근접 촬영 등 불편한 행위가 수반되는 단점이 있다. 게이트 인식은 원거리 영상으로 인식을 시도할 수 있기 때문에 새로운 생체 인식 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 게이트 인식을 위해서는 한 장의 영상이 아니라 연속적인 걸음걸이 시퀀스로부터 개개인을 구별할 수 있는 특징을 추출하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 객체의 움직임 시퀀스에 대한 특징을 기술할 수 있는 shape sequence 기술자를 이용한 게이트 인식 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 사람을 구별할 수 있는 인식 기법으로서의 가능성을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.427-430
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• 2007

본 논문에서는 화재에 의한 인적물적 피해를 최소화하기 위하여 조기에 화재를 영상처리 기법을 이용하여 검출하는 방법을 제안한다. 인공조명으로 부터 화염을 판별하기 위해 화염의 고유한 색정보를 이용하여 화염후보영역을 판별하고 화염후보영역이 아닌 경우는 배경과 현재 프레임의 밝기차이와 채도를 측정하여 연기후보영역을 판별한다. 그러나 단순한 밝기 및 색체 정보만으로 화염이나 연기로 판별할 경우 오인식할 경우가 많아 화염 및 연기 후보영역에 대해 움직임을 측정한다. 각 후보영역에 대해 전형적인 움직임이 검출되면 최종적으로 화염인 경우는 활동성 정보를 이용하여 화염으로 판별하고 연기인 경우는 경계검출법을 적용하여 최종 연기 영역을 검출한다. 제안하는 방법에 대해 실제 CCTV 카메라의 영상신호에 적용한 시뮬레이션을 통해 효과적으로 화염과 연기를 동시에 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.125-134
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• 2006

본 논문은 음성이 인간에게 전달되어 나타나는 여러 가지 감정 표현 중에서 단지 4가지 감정 즉 두려움, 싫증, 놀람 그리고 중성에 대한 감정 표현이 얼굴과 몸동작에 동시에 나타내는 애니메이션 시스템인 HEEAS(Human Emotional Expression Animation System)를 구현하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 감정 표현이 풍부한 한국인 20대 청년을 모델로 설정하였다. 또한 입력되어진 음성 신호를 통해서 추출된 감정표현에 대한 데이터를 얼굴코드와 몸동작코드를 부여하고 이를 데이터 베이스화 하여 실제 애니메이션 구현을 하기 위한 처리의 시간을 최소화하였다. 즉, 입력되어진 음성 신호를 이용해서 원하는 결과인 얼굴, 몸동작에 대한 자료를 이진 검색을 이용해서 데이터베이스에서 찾으므로 검색 시간을 최소화하였다. 실제 감정 표현에 대한문제들을 실험을 통해서 얻은 결과가 99.9%의 정확도임을 알 수가 있었다.