본 논문에서는 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템(ITCS)에 적용될 수 있는 근적외선 얼굴 영상에 대한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 근적외선 얼굴 영상에서 ULBP(uniform local binary pattern) 히스토그램 피쳐를 추출하고 SVM 판별기를 이용하여 좌우 눈좌표 및 얼굴 영역을 검출하였다. 또한, 가버 변환과 ULBP 히스토그램 피쳐를 이용한 얼굴인식 시스템을 구현하여 이를 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템 개인 인증 과정에 사용하였다.
본 논문은 DNA coding 방법과 Genetic Algorithm(GA)을 사용하여 numeric(0~9) 패턴인식 성능을 비교 평가하였다. 이진스트링의 개체 집단 위에서 모의진화를 일으켜 효율적으로 최적 해를 탐색하는 GA와, 생체 분자인 DNA를 계산의 도구 및 정보 저장도구로 사용하며, Adenine(A), Cytosine(C), Guanine(G), Thymine(T)등의 4가지 염기를 사용하는 DNA coding 방법을 이용하여 numeric 패턴인식을 수행하였다. DNA coding 방법과 GA의 성능을 비교 평가하기 위해서 selection, crossover, mutation 등의 GA연산자를 DNA coding에 동일하게 적용하였다. 실험결과, DNA coding 방법은 GA보다 효과적으로 패턴인식을 수행하였다. GA에 비해 DNA coding 방법의 장점은 스트링의 길이가 가변적이고 해의 중복성을 가지며, 4가지 염기를 이용하기 때문에 해 표현이 다양함을 가지고 있다.
Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.
The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.
The propagation speed of a circumstellar pattern revealed in the plane of the sky is often assumed to represent the expansion speed of the wind matter ejected from a post-main-sequence star at the center. We point out that the often-adopted isotropic wind assumption and the binary hypothesis as the underlying origin for the circumstellar pattern in the shape of multilayered shells are, however, mutually incompatible. We revisit the hydrodynamic models for spiral-shell patterns induced by the orbital motion of a hypothesized binary, of which one star is losing mass at a high rate. The distributions of transverse wind velocities as a function of position angle in the plane of the sky are explored along viewing directions. The variation of the transverse wind velocity is as large as half the average wind velocity over the entire three dimensional domain in the simulated models investigated in this work. The directional dependence of the wind velocity is indicative of the overall morphology of the circumstellar material, implying that kinematic information is an important ingredient in modeling the snapshot monitoring (often in the optical and near-infrared) or the spectral imaging observations for molecular line emissions.
본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.
점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
디지털 도어락, 디지털 카메라, 비디오 감시 시스템 등에서 사용되는 기존의 얼굴 검출 시스템은 비교적 낮은 해상도의 영상 처리를 사용하고 있으며 이를 위해서 소프트웨어 기반의 구현을 하고 있다. 하지만 이 경우에는 높은 해상도를 위한 얼굴 검출이 어려울 뿐만 아니라 수행해야할 영산 처리 양이 많기 때문에 실시간으로 얼굴을 검출하는데 어려움이 있다. 실시간 임베디드 시스템에서 HD(High Definition) 영상을 위한 효과적인 얼굴 검출을 위해서는 하드웨어적인 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 얼굴 검출을 위해 사용되는 전처리 과정 중에 하나이며 처리시간이 많이 소요되는 국부 이진 패턴(LBP, Local Binary Pattern) 연산을 하드웨어 구조를 제시하고 설계했다. 그리고 제시한 하드웨어 구조를 FPGA(Field Programmable Gate Array) 칩을 통해서 구현 및 검증을 통해 고해상도 HD급 영상에서 효율적인 얼굴 검출이 가능 한 것을 확인했다.
본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.
본 논문에서는 고차원 국부이진패턴과 결합베이시안 알고리즘을 이용한 얼굴인증 임베디드 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에 대한 임베디드 시스템을 라즈베리파이 3을 이용하여 구현한 결과를 제시한다. 제안된 얼굴인증 알고리즘에 대한 평가는 500명의 얼굴 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 수행하였다. 여기서 각각의 얼굴 데이터는 학습용과 테스트용 이미지로 구성하였다. 성능평가를 위한 척도로는 주성분분석법의 차원에 따른 스코어 분포와 얼굴인증 시간을 이용하였다. 그 결과, 최적화된 임베디드 환경에서 우수한 얼굴인증 성능을 가지는 임베디드 시스템을 상대적으로 저렴한 비용으로 구현할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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