• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권1호
• /
• pp.131-146
• /
• 2021

Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.634-642
• /
• 2020

사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 인해 다양한 아키텍처가 존재하는 Linux 운영체제의 활용이 증가하였다. 이에 따라 Linux 기반의 IoT 기기에 대한 보안 위협이 증가하고 있으며 기존 악성코드를 기반으로 한 변종 악성코드도 꾸준히 등장하고 있다. 본 논문에서는 시각화한 ELF(Executable and Linkable Format) 파일의 바이너리 데이터를 영상처리 기법 중 LBP(Local Binary Pattern)와 Median Filter를 적용하여 CNN(Convolutional Neural Network)모델로 악성코드를 분류하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 원본 이미지의 경우 98.77%의 점수로 가장 높은 정확도와 F1-score를 보였으며 재현율도 98.55%의 가장 높은 점수를 보였다. Median Filter의 경우 99.19%로 가장 높은 정밀도와 0.008%의 가장 낮은 위양성률을 확인하였으며 LBP의 경우 전반적으로 원본과 Median Filter보다 낮은 결과를 보였음을 확인하였다. 원본과 영상처리기법별 분류 결과를 다수결로 분류했을 경우 원본과 Median Filter의 결과보다 정확도, 정밀도, F1-score, 위양성률이 전반적으로 좋아졌음을 확인하였다. 향후 악성코드 패밀리 분류에 활용하거나 다른 영상처리기법을 추가하여 다수결 분류의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.299-304
• /
• 2018

위상 배열 안테나를 이용한 적응형 빔 형성 시스템의 패턴 합성을 위한 개선된 유전 알고리즘을 제안하였다. 제안된 유전 알고리즘은 지역 최적화 문제를 해소하기 위해 종의 다양성을 확보하는 후천적 형질 획득 절차를 추가한 알고리즘이다. 제안된 유전 알고리즘의 성능을 이진으로 구성된 그림에 적합한 유전자 배열을 찾는 문제를 통해 검증하였다. 그리고 주 빔과 2개의 패턴 널 합성 문제 해소 성능을 기반으로 적응형 빔 형성 시스템에 적합함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1748-1759
• /
• 2018

Weber Local Descriptor (WLD) is a stable and effective feature extraction algorithm, which is based on Weber's Law. It calculates the differential excitation information and direction information, and then integrates them to get the feature information of the image. However, WLD only considers the center pixel and its contrast with its surrounding pixels when calculating the differential excitation information. As a result, the illumination variation is relatively sensitive, and the selection of the neighbor area is rather small. This may make the whole information is divided into small pieces, thus, it is difficult to be recognized. In order to overcome this problem, this paper proposes Weber Symmetrical Local Graph Structure (WSLGS), which constructs the graph structure based on the $5{\times}5$ neighborhood. Then the information obtained is regarded as the differential excitation information. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed method on the database of ORL, JAFFE and our own built database, high-definition infrared faces. The experimental results show that WSLGS provides higher recognition rate and shorter image processing time compared with traditional algorithms.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.27-34
• /
• 2019

본 논문에서는 문자 영역의 패턴을 분석하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 명암이 일정한 영역을 구분하는 MSER(Maximally Stable External Regions)방법의 문자 검출에서는 배경 영역이 포함되어 검출되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연 이미지에서 MSER 방법을 사용하여 명암 값이 차이가 나는 영역과 차이가 나지 않는 영역 즉 문자 영역과 배경 영역을 구해 변화율을 계산하여 배경을 제거하였다. 그러나 배경이 제거된 이미지에서 일부 제거되지 않는 배경 영역이 생겨 LBP(Local Binary Patterns)방법을 사용하여 이미지에서 균일한 값을 갖는 영역을 문자 영역이라고 판단하고 문자를 검출하였다. 실험 데이터는 배경이 단순한 이미지, 문자가 정면으로 구성된 이미지, 문자가 기울어진 이미지 등의 다양한 자연 이미지를 실험하였다. 제안하는 방법을 기존의 MSER, MSER+LBP 방법의 문자 검출 방법과 비교하였을 때 약 1.73%로 높은 검출률을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
• /
• pp.639-641
• /
• 2012

기울기 값과 방향성의 특징 값을 이용하는 HOG와 선형SVM을 분류기로 사용하는 사람검출 기법은 슬라이딩 윈도우 기반 사람검출에 성공적으로 적용되었다. 또한 텍스처 구별에 강인한 특징을 가지고 있는 LBP를 HOG와 함께 특징 서술자로 적용하는 방법은 서로의 단점을 상호 보안하여 향상된 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 HOG제곱근 Gamma 보정을 다양한 Gamma 보정 값으로 대체하고 성능을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
• /
• pp.300-301
• /
• 2011

본 논문에서는 Local Binary Pattern(LBP)과 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 실제 상황에서 촬영된 얼굴영상에는 다양한 조명의 변화와 부분적인 가려짐의 영향을 크게 받기 때문에 실제 상황에서의 적용에 어려움이 있다. 따라서 기존의 LBP만을 이용한 얼굴 인식 방법은 좋은 성능을 보여주지 못한다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 LBP와 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안하였다. 제안된 얼굴 인식 방법이 기존의 LBP만을 사용한 얼굴 인식에 비해서 PF07 Database에서 약 7%의 성능향상이 이루어졌음을 실험을 통해서 보여주고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.260-263
• /
• 2010

본 논문에서는 주행 중인 차량에서 전방을 향해 장착된 카메라를 통해 입력된 영상에서 측면에 부분적으로 나타나는 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 모션 벡터를 이용하여 주변 배경과 관측되는 차량 사이의 모션 벡터 차이를 이용하여 측면 차량을 검출하고 있다. 그러나 모션 벡터를 이용할 경우 정지된 차량이나 전방에서 다가오는 차량의 경우 검출하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모션 벡터를 사용하지 않고 차량 측면 모습에서 특징 정보를 추출하여 SVM 분류기를 통해 측면 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량 측면 모습의 특징을 뽑기 위해 영상의 밝기 변화에 강인한 국부 이진 패턴을 사용하였고 ROI영역 내에서 차량이 나타나는 위치에 상관없이 차량의 측면 모습을 찾아내기 위해 국부 이진 패턴의 히스토그램을 이용하였다. 실험결과에서는 제안하는 방법이 정지된 차량을 포함하여 88.5%의 정확도로 측면 차량을 검출하는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.775-783
• /
• 1990

In this paper we implemented the fast thinning unit by modifying the pipeline architecture which was proposed by Stanley R. Sternberg. The unit is useful in preprocessing such as image representation and pattern recognition etc. This unit is composed of interface part, local memory part, address generation part, thinning processing part and control part. In thinning processing part, we shortened the thinning part which performed by means of look up table using window mapping table. Thus we improved the weakness of SAP, in which the number of delay pipeline and window pipeline are equal to image column size. Two independent memorys using tri-state buffer enable the two direction flow of address generated by address generation part. This unit avoids the complexity of architecture and has flexibility of image size by means of simple modification of logic bits.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.137-143
• /
• 2013

This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.