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GPGPU 기반의 깊이 정보를 이용한 고속 얼굴 추적에 대한 연구
김우열, 서영호, 김동욱, Kim. Woo-Youl, Seo. Young-Ho, Kim. Dong-Wook 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 10 Pages
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 2013, Vol.17 No.5 1119-1128 (10 pages)
알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는... -
얼굴인식을 위한 실시간 하드웨어 설계
서기범, 차선태, Suh. Ki-Bum, Cha. Sun-Tae 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 8 Pages
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 2013, Vol.17 No.2 397-404 (8 pages)
본 논문에서는 Adaboost알고리즘을 이용한 얼굴인식 하드웨어 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 하드에어 구조는 초당 30프레임을 가지며 실시간 처리가 가능하다. 또한 Adaboost알고리즘을 이용하여 얼굴 특징 데이터를 학습하였고, 영상 크기 축소부와 적분 영상 추출부 그리고 얼굴 비교부, 메모리 인터페이스부, 데이터 그룹화, 검출결과 표시부 등으로 구성되었다. 제안된 하드웨어 구조는 사이클당 1포인트를 계산 할 수 있는 구조로 속도의 향상을 가져오며 full HD($1920{ imes}1080$)의 경우에는 총 사이클 수 $2,316,087{... -
깊이정보와 컬러정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법
김우열, 서영호, 김동욱, Kim. Woo-Youl, Seo. Young-Ho, Kim. Dong-Wook 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 14 Pages
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 2012, Vol.16 No.9 1825-1838 (14 pages)
얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 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 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존방법과 비슷한 검출률을 보였지만, 오검출률에 있어서는 0.66%로... -
실시간 얼굴 검출 시스템의 하드웨어 IP 구현
장준영, 육지홍, 조호상, 강봉순, Jang. Jun-Young, Yook. Ji-Hong, Jo. Ho-Sang, Kang. Bong-Soon 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 9 Pages
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 2011, Vol.15 No.11 2365-2373 (9 pages)
검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{ imes}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA... -
Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로 설계
김수진, 박상균, 이선영, 조경순, Kim. Soo-Jin, Park. Sang-Kyun, Lee. Seon-Young, Cho. Kyeong-Soon 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part A. Part A 6 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part A. Part A 2012, No.0 175-180 (6 pages)
200개의 Haar-like 특징을 추출하며, 추출된 특징들은 AdaBoost 인식 회로에서 사용된다. 제안하는 회로는 속도 향상을 위해 병렬 회로 구조를 적용하였으며 두 개의 슬라이딩 윈도우가 동시에 보행자 또는 차량을 인식한다. 제안하는 고성능 보행자 및 차량 인식 회로는 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로는 1,388,260개의 게이트로 구성되며 최대 동작 주파수는 203MHz이다. 제안하는 회로는 $640{ imes}480$ 영상을 초당 약 47.8장 처리할 수 있기 때문에... -
적응 휴리스틱 분할 알고리즘을 이용한 실시간 차량 번호판 인식 시스템
진문용, 박종빈, 이동석, 박동선, Jin. Moon Yong, Park. Jong Bin, Lee. Dong Suk, Park. Dong Sun 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학 8 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학 2014, Vol.3 No.9 361-368 (8 pages)
첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다.... -
깊이정보를 이용한 케스케이드 방식의 실시간 손 영역 검출
주성일, 원선희, 최형일, Joo. Sung Il, Weon. Sun Hee, Choi. Hyung Il 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학 10 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학 2013, Vol.2 No.10 713-722 (10 pages)
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를... -
다중 생체인식 전용 칩셋 설계
김기현, 유장희, 정교일, Kim. Ki-Hyun, Yoo. Jang-Hee, Chung. Kyo-Il 한국정보보호학회 情報保護學會誌 6 Pages
한국정보보호학회 情報保護學會誌 2006, Vol.16 No.3 49-54 (6 pages)
검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의... -
HOG 특징 및 영상분할을 이용한 부스팅분류 기반 자동차 검출 기법
최미순, 이정환, 노태문, 심재창, Choi. Mi-Soon, Lee. Jeong-Hwan, Roh. Tae-Moon, Shim. Jae-Chang 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 7 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 2010, Vol.16 No.10 955-961 (7 pages)
검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다.... -
지역 전문가의 앙상블 학습
이병우, 양지훈, 김선호, Lee. Byung-Woo, Yang. Ji-Hoon, Kim. Seon-Ho 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 5 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 2009, Vol.15 No.2 135-139 (5 pages)
방법을 제시하고자 한다. 이 앙상블 방법에서는 학습 데이타를 분할하여 속성 공간의 서로 다른 지역을 이용하여 전문가를 학습시킨다. 새로운 데이타를 분류할 때에는 그 데이타가 속한 지역을 담당하는 전문가들로 가중치 투표를 한다. UCI 기계 학습 데이타 저장소에 있는 10개의 데이타를 이용하여 단일 분류기, Bagging, Adaboost와 정확도를 비교하였다. 학습 알고리즘으로는 SVM, Naive Bayes, C4.5를 사용하였다. 그 결과 지역 전문가의 앙상블 학습 방법이 C4.5를 학습 알고리즘으로 사용한 Bagging, Adaboost와는 비슷한 성능을...