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판별 함수를 이용한 문턱치 선정에 의한 약분류기 개선
샴 아디카리, 유현중, 김형석, Shyam. Adhikari, Yoo. Hyeon-Joong, Kim. Hyong-Suk 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 7 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2010, Vol.10 No.12 84-90 (7 pages)
Viola와 Jones가 사용한 Haar-like 특징 기반 약분류기의 분별력을 개선하기 위하여, 2차 판별식에 기반한 판정 경계(decision boundary) 결정 방법을 제안한다. Viola와 Jones가 부스팅된 약분류기 앙상블을 사용해서 강분류기를 만들 때 사용한 단일 판정 경계 기반 약분류기는 특징 공간을 지나치게 단순하게 해석한 산물이어서 대부분의 경우 최적이 아니며, 객체 클래스와 배경 클래스 간을 효율적으로 분별하기에 흔히 너무 약하다. 이 논문에서 제안하는 2차 판별식 분석에 기반한 방법은 객체 클래스와 배경 클래스 사이에 다중... -
색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘
정종면, Jeong. Jongmyeon 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 7 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2014, Vol.19 No.3 37-43 (7 pages)
모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는... -
다중 클래스 아다부스트를 이용한 엘리베이터 내 군집 밀도 추정
김대훈, 이영현, 구본화, 고한석, Kim. Dae-Hun, Lee. Young-Hyun, Ku. Bon-Hwa, Ko. Han-Seok 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2012, Vol.17 No.7 45-52 (8 pages)
본 논문에서는 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 이용하여 엘리베이터 내 군집 밀도를 추정하는 방법을 제안한다. SOM을 사용하는 기존의 방법은 재현성이 떨어지며 충분한 성능을 내지 못한다. 제안한 방법은 GLDM(Grey-Level Dependency Matrix)과 GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix)의 텍스처 특징과 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 통해 실내 군집 밀도를 추정한다. 다중 클래스를 분류하기 위해 기존의 아다부스트 알고리즘에서 웨이트 업데이트 식을 변형하여 더 높은 성능의 약한 분류기를 생성하도록 하였다.... -
동영상에서 실시간 얼굴검출에 관한 연구
김형균, 배용근, Kim. Hyeong-Gyun, Bae. Yong-Guen 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 7 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2010, Vol.15 No.2 47-53 (7 pages)
얼굴검출을 위하여 Residual Image 검출과 색상정보를 이용한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 동영상에서 빠른 처리 속도와 높은 얼굴 검출율을 나타냈으며 기울어진 얼굴영상에 대한 보정작업을 통하여 검출 에러율을 줄였다. 실시간으로 전송된 동영상에서 검출의 대상이 되는 정지영상을 추출한다. 추출된 영상은 기울어진 얼굴검출을 위한 window회전 알고리즘을 사용하고 이렇게 보정된 영상은 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하여 실시간으로 얼굴이 검출된 영상을 획득하게 된다. -
YCbCr정보와 아다부스트 알고리즘을 이용한 실시간 얼굴검출 시스템
김형균, 정기봉, Kim. Hyeong-Gyun, Jung. Gi-Bong 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2008, Vol.13 No.5 19-26 (8 pages)
본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. -
조명 변화에 견고한 얼굴 특징 추출
정성태, Jung. Sung-Tae 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2005, Vol.10 No.6 1-8 (8 pages)
영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의... -
얼굴과 음성 정보를 이용한 바이모달 사용자 인식 시스템 설계 및 구현
김명훈, 이지근, 소인미, 정성태, Kim. Myung-Hun, Lee. Chi-Geun, So. In-Mi, Jung. Sung-Tae 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 10 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2005, Vol.10 No.5 353-362 (10 pages)
본 논문에서는 음성 정보와 얼굴정보를 이용하여 바이모달 시스템을 구현하였다. 얼굴인식은 얼굴 검출과 얼굴 인식 두 부분으로 나누어서 실험을 하였다. 얼굴 검출 단계에서는 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출 한 뒤 PCA를 통해 특징 벡터 계수를 줄였다. PCA를 통해 추출된 특징 벡터를 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 얼굴을 검출 및 인식하였다. 음성인식은 MFCC를 이용하여 음성 특징 추출을 하였으며 HMM을 이용하여 음성인식을 하였다. 인식결과, 단일 인식을 사용하는 것보다 얼굴과 음성을 같이 사용하였을 때... -
기업부실 예측 데이터의 불균형 문제 해결을 위한 앙상블 학습
김명종, Kim. Myoung-Jong 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 15 Pages
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2009, Vol.15 No.3 1-15 (15 pages)
데이터 불균형 문제를 해결하기 위하여 Geometric Mean-based Boosting (GM-Boost) 알고리즘을 제안하고자 한다. GM-Boost 알고리즘은 기하평균 개념에 기초하고 있어 다수 범주와 소수 범주를 동시에 고려한 학습이 가능하고 오분류된 표본에 집중하여 학습을 강화할 수 있는 장점이 있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 GM-Boost 알고리즘의 성과를 검증한 결과 기존의Under-Sampling, Over-Sampling 및 AdaBoost 알고리즘에 비하여 우수한 분류 정확성을 보여주었고 데이터 불균형 정도에 관계없이 견고한 학습성과를 나타냈다. -
최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 알고리즘 설계
오성권, 마창민, 유성훈, Oh. Sung-Kwun, Ma. Chang-Min, Yoo. Sung-Hoon 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2011, Vol.21 No.6 749-754 (6 pages)
영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로... -
동적 중요도 결정 방법을 이용한 새로운 앙상블 시스템
서동훈, 이원돈, Seo. Dong-Hun, Lee. Won-Don 한국정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 8 Pages
한국정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2011, Vol.15 No.6 1213-1220 (8 pages)
시스템에서 중요도는 훈련이 끝나고 결정된 중요도를 사용하였다. 한 번 결정된 중요도는 테스트 데이터에 상관없이 정적으로 사용되었다. 이 문제를 푸는 방법으로 관문 네트워크에서 구조적으로 계층을 두는 프로세스를 추가하여 동적 중요도 결정이 가능하게 하는 방법이 있지만 프로세스가 추가된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 추가적인 프로세스 없이 간단하게 동적 중요도 결정이 가능한 방법을 보여주고 구조적 변경 없이 기존의 시스템에 쉽게 적용할 수 있으며 AdaBoost보다 나은 성능을 보여주는 알고리즘을 제안한다.