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특징 추출 알고리즘과 Adaboost를 이용한 이진분류기
함승록, 곽노준, Ham. Seaung-Lok, Kwak. No-Jun 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 12 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2012, Vol.49 No.4 42-53 (12 pages)
하는 문제의 유형이다. Adaboost 알고리즘은 Boosting 알고리즘의 아이디어를 실제 데이터분석에 이용할 수 있도록 개량한 방법으로써, 단계를 반복하여 나온 여러 개의 약한 분류기와 가중치 값들의 조합으로 강한 분류기를 생성하는 두 개의 클래스를 분류하는 분류기이다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법은 높은 차원의 특징 벡터를 낮은 차원의 특징 벡터로 축소하는 특징 벡터의 차원 감소와 데이터의 특징 추출에도 유용하게 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는, 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 이용하여 추출한 특징을... -
Adaboost를 이용한 모바일 환경에서의 홍채인식을 위한 눈 검출에 관한 연구
박강령, 박성효, 조달호, Park. Kang-Ryoung, Park. Sung-Hyo, Cho. Dal-Ho 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 11 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2008, Vol.45 No.4 1-11 (11 pages)
본 논문에서는 adaboost(adaptive boosting)를 이용한 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 기존의 adaboost를 이용한 눈 검출 알고리즘의 문제점으로 지적된, 실제 눈이 아님에도 불구하고, 눈으로 찾는 오검출율(false alarm rate)를 감소시키기 위해 각막 면에 생성되는 조명의 반사광을 모델링을 통해 추정하고 adaboost의 학습과 눈 검출에 사용되는 박스의 최적의 크기를 실험을 통해 결정하였다. 위의 결과로 검출된 눈 영역을 중심으로 일정 영역에 대하여 동공과 홍채 영역을 원형검출기(circular edge detector)를 이용하여... -
얼굴정렬과 AdaBoost를 이용한 얼굴 표정 인식
정경중, 최재식, 장길진, Jeong. Kyungjoong, Choi. Jaesik, Jang. Gil-Jin 대한전자공학회 Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 9 Pages
대한전자공학회 Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 2014, Vol.51 No.11 193-201 (9 pages)
그리고 AdaBoost를 이용한 학습 방법과 효과적인 인식방법을 제안한다. 입력영상에서 얼굴 영역을 찾기 위해서 얼굴검출을 수행하고, 검출된 얼굴영상에 대하여 학습된 얼굴모델과 정렬(Face Alignment)을 수행한 후, 얼굴의 표정을 나타내는 단위요소(Facial Units)들을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 단위요소들을 표정을 표현하기 위한 기본적인 액션유닛(AU, Action Units)의 하위집합으로 눈썹, 눈, 코, 입 부분으로 나눠지며, 이러한 액션유닛에 대하여 AdaBoost 학습을 수행하여 표정을 인식한다. 얼굴유닛은 얼굴표정을... -
아이다부스트(Adaboost)와 원형기반함수를 이용한 다중표적 분류 기법
김재협, 장경현, 이준행, 문영식, Kim. Jae-Hyup, Jang. Kyung-Hyun, Lee. Jun-Haeng, Moon. Young-Shik 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 7 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2010, Vol.47 No.3 22-28 (7 pages)
분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류... -
SVM-KNN-AdaBoost를 적용한 새로운 중간교사학습 방법
이상민, 연준상, 김지수, 김성수, Lee. Sang-Min, Yeon. Jun-Sang, Kim. Ji-Soo, Kim. Sung-Soo 대한전기학회 전기학회논문지= The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers 4 Pages
대한전기학회 전기학회논문지= The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers 2012, Vol.61 No.9 1336-1339 (4 pages)
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영상 정합 및 통계학적 패턴 분류를 이용한 호흡률 측정에 관한 연구
문수진(Su-jin Moon), 이의철(Eui Chul Lee) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 8 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 10호 7 63-70 (8 pages)
영상을 이용한 생체 신호 측정 기술이 발전하고 있으며, 특히 생명 유지를 위한 호흡 신호 측정기술 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 기존 기술은 사람의 몸에서 방출하는 열을 측정하는 열화상 카메라를 통하여 호흡 신호를 측정하였다. 또한, 실시간으로 사람의 흉부 움직임을 분석하여 호흡률을 측정하는 연구도 진행되었다. 하지만, 적외선 열화상 영상을 이용하여 영상 처리를 하는 것은 외부 환경 요인으로 인해 호흡 기관의 탐색이 어려울 수 있으며, 이에 따라 호흡률 측정의 정확도가 떨어지는 문제들이 발생했다. 본... -
과표본추출에 의한 음성인식율의 향상
석현태 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 2호 34 341-349 (9 pages)
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SVM을 이용한 얼굴 검출 성능 향상에 대한 연구
이지근, 정성태, Lee. Chi-Ceun, Jung. Sung-Tae 한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 8 Pages
한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2005, Vol.9 No.2 330-337 (8 pages)
본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴 검출 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다 실험 결과 본문에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 얼굴 검출의 정확도를 향상시켰다. -
비정규 영상의 개선을 위한 LAB 컬러조명보정
나종원, Na. Jong-Won 한국항행학회 한국항행학회논문지 7 Pages
한국항행학회 한국항행학회논문지 2010, Vol.14 No.2 191-197 (7 pages)
검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을... -
Face Detection and Recognition for Video Retrieval
이슬람 모하마드 카이룰, 이형진, 폴 안잔 쿠마, 백중환, lslam. Mohammad Khairul, Lee. Hyung-Jin, Paul. Anjan Kumar, Baek. Joong-Hwan 한국항행학회 한국항행학회논문지 8 Pages
한국항행학회 한국항행학회논문지 2008, Vol.12 No.6 691-698 (8 pages)
본 논문에서는 비디오 검색을 위한 새로운 얼굴 검출 및 인식 방법을 제안한다. 인물 정함은 비디오 프레임에서 어떻게 얼굴을 정확하게 찾아내는가에 달려 있다. 얼굴 영역은 Adaboost 알고리즘으로 부스트된 viola-jones의 특징을 이용하여 비디오 프레임에서 검출한다. 얼굴 검출 후 조명 보정을 하고 PCA(Principal Component Analysis)로 특징점을 추출하고 SVM(Support Vector Machine)으로 사람의 신원을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법이 정합율면에서 우수한 성능을 보였다.
