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개선한 아다부스트 알고리즘을 이용한 기울어진 얼굴 실시간 검출
나종원, Na. Jong-Won 한국항행학회 한국항행학회논문지 6 Pages
한국항행학회 한국항행학회논문지 2008, Vol.12 No.3 280-285 (6 pages)
기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 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.... -
깊이정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법
배윤진, 최현준, 서영호, 김동욱, Bae. Yun-Jin, Choi. Hyun-Jun, Seo. Young-Ho, Kim. Dong-Wook 한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 14 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 2012, No.0 586-599 (14 pages)
얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{ imes}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌... -
피부색과 가변 경계마스크 필터를 이용한 원거리 얼굴 검출 개선 방법
이동수, 염석원, 김신환, Lee. Dong-Su, Yeom. Seok-Won, Kim. Shin-Hwan 한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 8 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 2012, No.0 105-112 (8 pages)
논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다.... -
혼합분류기 기반 영상내 움직이는 객체의 혼잡도 인식에 관한 연구
안태기, 안성제, 박광영, 박구만, An. Tae-Ki, Ahn. Seong-Je, Park. Kwang-Young, Park. Goo-Man 한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 10 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 2012, No.0 95-104 (10 pages)
혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을... -
얼굴 및 눈 위치 추적을 통한 IPTV 화면 인터페이스 제어에 관한 연구
이원오, 이의철, 박강령, 이희경, 박민식, 이한규, 홍진우, Lee. Won-Oh, Lee. Eui-Chul, Park. Kang-Ryoung, Lee. Hee-Kyung, Park. Min-Sik, Lee. Han-Kyu, Hong. Jin-Woo 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 10 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 2010, Vol.35 930-939 (10 pages)
새로운 방법을 제안한다. 또한, Adaboost 방법으로 얼굴이나 눈이 성공적으로 검출되지 못했을 경우에도, 계층적 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)특징 추적 방법을 통해 구해진 모션 벡터를 이용하여 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이처럼, 본 논문의 방법은 기존의 방법과는 달리 실제 IPTV의 시청거리인 2m 정도의 원거리에서도 사용가능하며, 카메라 이외에 별도의 장치를 착용할 필요가 없으므로 편의성이 높고 얼굴 움직임의 제약이 없다는 장점이 있다. 실험결과, 입력되는 얼굴 영상을 초당 15프레임의 속도로... -
Pruning the Boosting Ensemble of Decision Trees
Yoon. Young-Joo, Song. Moon-Sup 한국통계학회 한국통계학회 논문집 18 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2006, Vol.13 No.2 449-466 (18 pages)
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대용량 자료와 순차적 자료를 위한 부스팅 알고리즘
윤영주, Yoon. Young-Joo 한국통계학회 응용통계연구 10 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2010, Vol.23 No.1 197-206 (10 pages)
본 논문에서는 대용량 자료 혹은 시간에 따라 순차적으로 들어오는 자료의 분류를 위한 부스팅(boosting) 알고리즘을 제안한다. 대용량 자료나 순차적 자료의 경우 분석시 모든 훈련 자료(training data)들을 한번에 이용하기 어려우므로 보통의 부스팅 알고리즘은 적절하지 못하다. 이러한 상황을 극복하기 위해 AdaBoost와 Arc-x4와 같은 부스팅 알고리즘을 수정하여 제안한다. 모의 실험과 실제 자료 분석을 통해 대용량 자료나 순차적 자료에 제안된 알고리즘이 잘 적용됨을 보였다. -
가버 피쳐기반 얼굴 그래프를 이용한 완전 자동 안면 인식 알고리즘
김진호, Kim. Jin-Ho 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 9 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2011, Vol.11 No.2 31-39 (9 pages)
인식 알고리즘을 제안하였다. Adaboost를 이용해서 얼굴을 검출하고 얼굴 그래프의 초기 정합 위치와 크기를 결정하였다. 얼굴 그래프를 기하학적으로 가변시켜 가면서 얼굴 모델 그래프와 유사도가 가장 높은 얼굴 그래프를 고속으로 찾기 위해 매개변수들을 정의하고 최적화 알고리즘을 이용하여 최적 얼굴 그래프를 추출하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스의 인식에 적용해 본 결과 96.7%의 인식률로서 기존 연구들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있었고 평균 0.26초의 인식 속도로서 실시간 적용이 가능함을 확인하였다. -
사각형 특징 기반 분류기와 클래스 매칭을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 인식
김종민, 강명아, Kim. Jong-Min, Kang. Myung-A 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 8 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2010, Vol.10 No.1 19-26 (8 pages)
이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.