• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문은 얼굴인증 시스템 구현과 조명변화에 견인한 얼굴인증 방법들에 관한 연구에 초점을 둔다. 얼굴인증 시스템 구현을 위한 방법으로 PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Models), 1차원 HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), 준 2차원 HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models) 방법을 이용한다. 네 가지 다른 얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 성능비교 실험을 수행한다. 조명변화실험을 위해 얼굴이미지의 왼쪽에서 오른쪽으로 인공적인 조명효과(${\delta}=0,40,60,80$)를 준다. 얼굴특징벡터는 얼굴이미지에서 분할한 각 블록에 대한 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) 계수를 이용하고 실험은 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴데이터베이스를 사용한다. 실험결과 모든 경우 조명변화 값이 커질수록 성능저하가 발생한다. 또한 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 준 2차원 HMM이 $2.54{\%}$, 1차원 HMM이 $3.18{\%}$, PCA가 $11.7{\%}$, GMM이 $13.38{\%}$의 EER(Equal Error Rate) 성능을 나타낸다. 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 1차원 HMM 방법이 PCA 방법보다 좋은 성능을 나타내지만 조명변화 ${\delta}{\geq}40$인 때에는 반대로 PCA 방법이 더 좋은 성능을 나타낸다. 마지막으로 준 2차원 HMM의 경우 조명변화에 관계없이 가장 좋은 EER성능을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.493-496
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• 2003

본 논문에서는 계산의 복잡성을 단순화하고, 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Midden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 계산의 복잡성을 줄이기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT계수를 관측벡터로 사용함으로써 관측벡터의 크기와 인식 시스템의 복잡성을 줄일 수 있었다. 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Yale, ORL의 얼굴 데이터베이스에 대하여 기존의 얼굴인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, LDA 방법과 본 논문에서 제안한 방법인 1D-HMM, 2D-HMM방법의 인식률을 비교 평가하였다. 실험결과 2D-HMM 방법의 인식률이 99.5%로 기존의 얼굴인식 방법들보다 우수한 성능을 나타냈다. 또한 일정 state수에 대해 mixture의 수가 증가할수록 인식결과가 좋아짐을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.820-827
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• 2001

한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1852-1860
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• 2000

Distinct from the Markov random field or pseudo 2D HMM models for image analysis, this paper proposes a new model of 2D hidden Markov mesh chain(HMMM) model which subsumes the definitions of and the assumptions underlying the conventional HMM. The proposed model is a new theoretical realization of 2D HMM with the causality of top-down and left-right progression and the complete lattice constraint. These two conditions enable an efficient mesh decoding for model estimation and a recursive maximum likelihood estimation of model parameters. Those algorithms are developed in theoretical perspective and, in particular, the training algorithm, it is proved, attains the optimal set of parameters.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2036-2039
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• 2003

This paper focuses on the study of the robustness of face authentication methods under illumination changes. Four different face authentication methods are tried. These methods are as follows; Principal Component Analysis, Gaussian Mixture Models, 1-Dimensional Hidden Markov Models, 2-Dimensional Hidden Markov Models. Experiment results involving an artificial illumination change to face images are compared with each others. Face feature vector extraction method based on the 2-Dimensional Discrete Cosine Transform is used. Experiments to evaluate the above four different face authentication methods are carried out on the Olivetti Research Laboratory(ORL) face database. For the pseudo 2D HMM, the best EER (Equal Error Rate) performance is observed.