• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2009

2D 영상 이미지를 인식하는데 있어서, 테스트 이미지를 입력 받는 카메라의 설치 공간 및 설정 상황에 따라 밝기, 명암, 빛의 방향 등과 같은 인식의 성능에 영향을 끼칠 수 있는 요소들이 매우 많이 존재한다. 본 논문은 카메라가 위치한 환경 상의 최소의 샘플 이미지를 가지고, 그 환경에서 입력되는 영상의 인식 성공률을 높일 수 있는 적응형 얼굴 인식 방법을 제안하고 있다. 제안한 적응형 얼굴 인식은 두 개의 부분으로 구성되어 있는데, 하나는 환경 적응을 하기 위한 부분이고, 다른 하나는 얼굴 인식을 수행하는 부분이다. 전자인 환경 적응 모듈에서는 안정 상태 유전 알고리즘을 사용하여 인식기가 최적의 성능을 낼 수 있는 필터 조합과 필터 파라메터와 특징 벡터 집합 차원을 결정하고, 후자인 얼굴 인식 모듈에서는 그 결과를 사용하여 얼굴 인식 결과를 확인한다. 얼굴 인식 과정에서 이미지 사이의 유사도를 측정하기 위해서 가보 웨이블릿을 사용하였고, 인식의 결과를 도출하는 과정에서는 k-Nearest Neighbor을 사용하였다. 적응형 얼굴 인식 방법을 테스트 하기위해, 사인 함수의 가중치를 사용한 명암 노이즈, 임펄스 노이즈, 복합 노이즈에 관하여 각각 실험을 하였고, 진화 후에는 일반적으로 발생할 수 있는 노이즈에 대한 급격한 인식률 저하를 방지할 수 있음을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.87-92
• /
• 2016

본 논문에는 관심 영역의 폐실질 영역을 양성과 악성 결절의 분류를 위한 특징인자에 포함으로써 분류성능을 개선하였다. CT를 통해 확인되는 매우 작은 폐결절(4~10mm)은 고형 종양 내에 CT 데이터 복셀 수가 제한되어 기존 컴퓨터보조 진단도구를 통해 처리하기가 어렵다. 이러한 아주 작은 폐 결절의 경우 분석을 위해 주변의 실질을 포함하여 특징인자를 추출하는 것이 CT 복셀 세트를 증가시킬 수 있으며, CT 스캐너와 매개 변수에 대한 컴퓨터 보조진단도구의 유연성을 확보함으로써 진단 성능을 개선할 수 있다. 나이브 베이스와 SVM 약분류기를 이용하는 아다부스트 학습을 통해 304개의 특징인자로부터 유효한 특징인자를 결정하였으며, 제안한 방법을 COPDGene 데이터에 적용한 결과 100%의 정확도, 민감도 및 특이도의 결과를 획득하여 컴퓨터 보조진단에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39C권9호
• /
• pp.811-819
• /
• 2014

상황 인식은 유비쿼터스컴퓨팅 환경에 대한 진화를 변화시켰고 무선 센서네트워크 기술은 많은 응용기기에 대한 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 행동 인식은 사람의 응용서비스를 제공하는데 있어 특정 사용자의 상황을 인식하는 핵심 요소로 의학, 취미, 군사 분야에서 폭넓은 응용분야를 갖고 있고 사용반경의 확대에서도 효율과 정확도를 높이는 방법에 크게 기여한다. 스마트폰 센서로부터 나오는 데이터로부터 프레임이 512인셈플 데이터를 얻어, 프레임간50%의 오버랩을 갖도록 하고 Machine Learning Algorithm 인 WEKA Experimenter (University of Waikato, Version 3.6.10)을 써서 데이더로부터 시간영역 특징값을 추출함으로써 행동 인식에 대한 99.33%의 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, WEKA Experimenter의 사용기법인 C4.5 Decision Tree과 다른 방법인 BN, NB, SMO or Logistic Regression간의 비교실험을 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.247-258
• /
• 2003

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Principal component analysis (PCA)기반 알고리즘은 많은 관련 알고리즘의 기초가 되고 있다. PCA는 매우 통계적인 접근이며 얼굴인식 분야에 응용하기 위해서는 많은 설계 결정요인 (design derision)을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 modular PCA알고리즘을 소개하면서 design decision을 얻는다. 얼굴인식 알고리즘 평가에 대한 표준 접근 방법인 September 1996 FERET evaluation protocol을 활용하여 각 모듈에 대한 서로 다른 구현방법을 실험하고 평가한다. 실험조건으로는 (1) 조도의 정규화 과정 을 변화 (2) JPEG과 wavelet compression 알고리즘 사용에 대한 성능효과를 분석 (3) 표현방법에서 eigenvectors의 수를 조절 (4) 분류과정에서 유사도 측정방법을 변경하는 등이다. 본 논문에서는 standard September 1996 FERET의 대용량 gallery image set에 대해 적용해 본 결과에 대해 정리하며, 100개의 무작위로 발생된 image set에 대해서도 알고리즘의 성능 변화를 평가한다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제43권3호
• /
• pp.67-77
• /
• 2006

본 논문에서는 웨이브렛 변환과 SVM 분류기를 이용하여 3차원 초음파 볼륨으로부터 전립선 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 웨이브렛 변환의 수평 수직 방향의 상세 영상들의 평균치들로부터 웨이브렛 변환 모듈러스 영상을 구함으로써 잡음전력 대비 전립선 윤곽에 대한 국부 최대치들의 첨예도가 큰 모듈러스 영상을 얻을 수 있다. 또한 전립선의 밝기 변이 특성 및 전립선 내외부의 질감 차이 등을 특징으로 한 SVM 분류기를 이용함으로써 전립선 윤곽 추출의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 전립선 윤곽을 찾을 경우 전문가에 의하여 추출된 윤곽과 비교하여 절대 평균 거리가 1.89로 나타났다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.380-390
• /
• 2016

화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.2283-2288
• /
• 2006

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간의 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 이처럼 DNA 마이크로어레이 기술은 복잡한 생물체를 이해하는 새로운 방향을 제시해주게 되었다. 따라서 이러한 기술을 통해 얻어진 대량의 유전자 정보들을 효과적으로 분석하는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 실험용 데이터로 하버드대학교의 바이오인포메틱스 코어 그룹의 샘플데이터 이용하여 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이거나 제거하는 과정인 표준화 과정을 거쳐 특징 추출방법인 베이지안 알고리즘 ASA(Adaptive Simulated Annealing) 방법을 이용하여 데이터를 2개의 클래스로 나누고, 정확도를 평가하는 시스템을 설계하고 구현하였다. Lowess 표준화 후 98.23%의 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.1272-1277
• /
• 2010

표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.145-154
• /
• 2008

본 논문에서는 애완용 로봇에 장착된 카메라로부터 획득된 연속 영상에서 사용자의 손 제스처를 인식하여 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 손 검출, 특징 추출, 제스처 인식 로봇 제어의 4단계로 구성된다. 먼저 카메라로부터 입력된 영상에서 HSI 색상공간에 정의된 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 손 영역을 검출한다. 다음은 연속 영상에서 손 영역의 모양과 움직임에 따른 특징을 추출한다. 이때 의미 있는 제스처의 구분을 위해 손의 모양을 고려한다. 그 후에 손의 움직임에 의해 양자화된 심볼들을 입력으로 하는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 손 제스처는 인식된다. 마지막으로 인식된 제스처에 대응하는 명령에 따라 애완용 로봇이 동작하게 된다. 애완용 로봇을 제어하기 위한 명령으로 앉아, 일어서, 엎드려, 악수 등의 제스처를 정의하였다. 실험결과로 제안한 시스템을 이용하여 사용자가 제스처로 애완용 로봇을 제어 할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.93-102
• /
• 2005

본 논문은 퍼지 c-means 알고리즘의 퍼지 멤버십 등식을 신경망과 융합한 서명의 특징정보를 기반으로 하는 자율적인 자기조직화 신경망 모델 이용하여 서명 검증하는 방법을 제안하였다. 기존 온라인 서명인식 방법인 함수적 접근법과 매개변수적 접근법의 한계점을 개선하기 위해 자율적 클러스터 특징정보에 의해 서명 패턴 분류 접근법을 제안했다. 본 논문의 중요한 요소는 서명의 특징 정보를 36개의 전역적 특징 정보 정의와 12개의 지역적 특징 정보를 정의하였고, 이를 기반으로 FE-SONN에 학습하여 서명의 진위여부를 검증하는 검증시스템 구현에 있다. 총 713개의 서명을 가지고 실험하였으며, 원본 서명 155개와 시험용으로 위조 서명 180개와 본인이 작성한 진본 서명 378개를 테스트한 결과 97.67$\%$이상의 검증률을 얻을 수 있었다. 그러나 눈으로 식별이 불가능한 정교한 위조서명은 검증 시스템에서도 진위여부 판단에 어려움이 있다.