• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.737-742
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• 2013

최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.90-98
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• 2018

심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.570-576
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• 2005

얼굴 인식 분야에서 포즈의 변화는 인식률을 저하시키는 가장 심각한 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 포즈가 변화된 얼굴 영상에 대한 인식률을 높이기 위한 전처리 단계로 정면이 아닌 얼굴 영상을 정면 얼굴 영상으로 변환시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 PCA 계수를 선형 변환 시키는 변환 행렬을 사용되는데 이 변환 행렬은 PCA 계수 사이의 선형적인 관계를 이용하여 구한다. 제안된 방법은 PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식 알고리즘으로 검증하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 얼굴 인식률을 $20\%$ 정도 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.212-216
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-17
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• 2013

최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3666-3671
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• 2012

적외선 거리 센서를 사용하여 취득한 깊이이미지(depth image)에 대하여 잘 알려진 얼굴인식 알고리즘을 수행하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가한다. 아울러, 기존의 얼굴인식이 정확도 측면에서만 강조를 해온 측면이 있는데 이렇게 하면 실제 환경에서 적용할 때 문제점을 제대로 평가하기 어렵다. 본 연구에서는 RGB 이미지와 깊이 이미지들에 대해 잘 알려진 얼굴 인식 알고리즘 (PCA, LDA, ICA, SVM)을 적용하여 얼굴인식 정확도뿐만 아니라 처리 속도, 사용 메모리 그리고 저장 공간에 대한 정보를 구해 이미지 유형과 각 알고리즘에 따른 전반적인 성능을 구하였다. 처리 결과 깊이이미지와 컬러 색인된 깊이이미지는 컬러이미지에 비해 각각 30% ~ 40% 정도 파일 크기가 작음에도 전반적인 성능에서 컬러이미지와 마찬가지로 우수한 결과를 보였으며, LDA는 SVM 다음으로 정확도도 우수하고 훈련시간과 훈련 소요메모리도 양호하고 테스트시간과 테스트 소요 메모리도 낮아 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제1권2호
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• pp.257-262
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• 2006

Insulation failure in an electrical utility depends on the continuous stress imposed upon it. Monitoring of the insulation condition is a significant issue for safe operation of the electrical power system. In this paper, comparison of recognition rate variable classification scheme of PD (partial discharge) sources that occur within an electrical utility are studied. To acquire PD data, five defective models are made, that is, air discharge, void discharge and three types of treeinging discharge. Furthermore, these statistical distributions are applied to classify PD sources as the input data for the classification tools. ANFIS shows the highest rate, the value of which is 99% and PCA-LDA and ANFIS are superior to BP in regards to other matters.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권3E호
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• pp.89-94
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• 2006

For audio indexing and targeted search of specific audio or corresponding visual contents, the MPEG-7 standard has adopted a sound classification framework, in which dimension-reduced Audio Spectrum Projection (ASP) features are used to train continuous hidden Markov models (HMMs) for classification of various sounds. The MPEG-7 employs Principal Component Analysis (PCA) or Independent Component Analysis (ICA) for the dimensional reduction. Other well-established techniques include Non-negative Matrix Factorization (NMF), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Discrete Cosine Transformation (DCT). In this paper we compare the performance of different dimensional reduction methods with Gaussian mixture models (GMMs) and HMMs in the classifying video sound clips.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.83-89
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• 2016

Internet of Things (IoT) is widely used for biomechanics in sports activities and AHRS(Attitude and Heading Reference System) is a more cost effective solution than conventional high-grade IMUs (Inertial Measurement Units) that only integrate gyroscopes. In this paper, we attach the AHRS to the snowboard to measure the motion data like Air To Fakie, Caballerial and Free Style. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering and also used Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We have tested and evaluated the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of Snowboarding from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. With the result, PCA, ICA have low accuracy, but SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of Snowboarding.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.261-264
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• 2006

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.