• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2100-2102
• /
• 2003

본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다. 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.853-856
• /
• 2014

본 연구에서는 유동인구 얼굴을 인식하기 위한 방법을 비교하고 유동인구 분석을 위한 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 평가하는데 중점을 둔다. 현재 얼굴 인식 알고리즘의 종류는 매우 다양한데 건널목이라는 특정 공간을 제약하여 알고리즘들에 대한 평가와 분석을 통하여 앞으로 건널목 유동이구를 분석하기 위해 얼굴 인식 알고리즘을 사용하는 사용자에게 정보를 제공하고자 한다. 특히 Color Model 기반 얼굴 인식 알고리즘과 Haar-Like Feature 기반 얼굴 인식 알고리즘을 각각 이용하여 환경에 따른 성능을 비교 분석하고 그 평가를 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.484-489
• /
• 2010

본 논문에서는 인간의 신체 중 가장 편리하고 자주 사용되는 손을 인식하여 기계와 사람의 상호작용이 가능하게 하여 보다 편리한 기계의 사용이 이루어질 수 있도록 손인식을 통한 마우스제어 방법을제시하였다. CCD웹캠으로 받은 영상에서 스킨컬러 값을 기반으로 손영역을 추출하여 손동작을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘의 장점은 손의 추출과 손가락 개수 파악이 저 사항의 환경에서도 빠르게 영상처리가 가능하다는 것이다. 이러한 장점을 이용하여 실생활에 적용, 기계와 더 편리한 커뮤니케이션의 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.536-540
• /
• 2003

최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 색채 심리를 바탕으로 한 감성을 인식할 수 있는 생리학적 퍼지 신경망은 제안하였다. 본 논문에서 제안한 생리학적 퍼지 뉴런 구조를 기반으로 하여 입력층, 퍼지 귀속 시넵스(Fuzzy Membership Synapse) 및 출력층으로 구성되며 지도 학습(supervised learning)으로 동작된다. 제안된 생리학적 퍼지 신경망을 단일 색상 정보에 따른 감성 인식에 적용한 결과, 단일 색상 정보에 따른 감성 인식에 있어서 효율적임을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.777-786
• /
• 2008

Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.209-212
• /
• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.10a
• /
• pp.196-197
• /
• 2009

In Video, key frame generated from the scene change detection is to perform character recognition through the projections. The separation between the text are separated by a vertical projection. Phoneme is separated Cho-sung, Jung-sung, and Jong-sung and is divided 6 types. Phoneme pattern is separated to suitable 6 types through the horizontal projection. Phoneme are separated horizontal, vertical, diagonal, reverse-diagonal direction. Phoneme is recognized using the 4-direction projection and location information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.594-596
• /
• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.580-582
• /
• 2012

본 논문에서는 얼굴검출을 통한 실시간 피부색 모델링과 거리정보를 결합하여 손 영역을 검출하고 손 움직임에 따른 방향 및 원 제스처 인식을 위한 규칙 기반 인식방법을 제안한다. 기존과는 달리 손좌표를 사용하는 대신 기존 프레임과 현재 프레임에서의 손 좌표 차이를 이용하여 제스처 구간을 설정하고 자연스러운 제스처 동작에서의 속도변화를 고려할 수 있도록 한다. 실험 데이터는 5명을 대상으로 4방향과 원을 포함하여 총 5가지 제스처를 10회씩 실행하여 획득하였다. 이들 데이터에 대한 인식 실험에서 97%의 인식률을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• v.15 no.9
• /
• pp.3186-3203
• /
• 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.