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- INTERNATIONAL JOURNAL OF MARITIME INFORMATION AND COMMUNICATION SCIENCES(1)
- KSII TRANSACTIONS ON INTERNET AND INFORMATION SYSTEMS : TIIS(1)
- 전자공학회논문지. JOURNAL OF THE INSTITUTE OF ELECTRONICS ENGINEERS OF KOREA. CI, 컴퓨터(1)
- 정보처리학회논문지. KIPS TRANSACTIONS ON SOFTWARE AND DATA ENGINEERING. 소프트웨어 및 데이터 공학(1)
- 한국컴퓨터정보학회논문지(1)
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Global Feature Extraction and Recognition from Matrices of Gabor Feature Faces
Odoyo. Wilfred O., Cho. Beom-Joon 한국정보통신학회 International journal of maritime information and communication sciences 5 Pages
한국정보통신학회 International journal of maritime information and communication sciences 2011, Vol.9 No.2 207-211 (5 pages)
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가버 필터에 기반한 관심 객체 검출
김성영, Kim. Sung-Young 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.2 87-94 (8 pages)
본 논문에서는 칼라 영상으로부터 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출할 객체에 대한사전 지식이 필요 없으며 단순한 배경뿐만 아니라 복잡한 배경에서도 영상에 포함된 관심 객체를 추출하는 것이 가능하도록 한다. 이를 위해 가버 필터 사전을 사용하여 객체의 대략적인 형상을 포함하는 가버 영상을 생성한다. 이를 기반으로 객체 추출에 필요한 특징 정보의 추출 기준이 되는 관심 창(attention window)의 초기 위치를 설정한다. 객체 추출 단계는 기존 연구에서 제안한 방법을... -
KLT 특징점에 기반한 비접촉 장문인식
김민기, Kim. Min-Ki 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.11 495-502 (8 pages)
비접촉 장문을 인식하기 위해서는 영상의 크기 및 회전 변형을 효과적으로 해결해야 한다. 본 연구에서는 손의 크기와 방향에 따라 관심영역(ROI)을 추출한 후 정규화하여 일차적으로 이러한 변형을 최소화하였다. 본 논문에서는 KLT(Kanade-Lukas-Tomasi) 특징점에 기반한 비접촉 장문인식 방법을 제안한다. 대응되는 KLT 특징점 주위의 국소영역에 대한 텍스처를 비교하여 대응되는 특징점을 검출한 후, 특징점 쌍의 변위 크기와 방향을 나타내는 변위벡터들 간의 유사도를 비교하여 장문을 인식한다. CASIA 공개 데이터베이스를 이용한... -
질감 필터를 이용한 눈 검출
박찬우, 김용민, 박기태, 문영식, Park. Chan-Woo, Kim. Yong-Min, Park. Ki-Tae, Moon. Young-Shik 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 9 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2009, Vol.46 No.6 70-78 (9 pages)
원형의 눈동자로 구성된 구조적 특성을 갖고 있다. 이 두가지 특성을 효율적으로 기술하는 질감 필터(Texture Filters)들로서 가보 필터(Gabor Filter)와 ART 기술자(Descriptor)가 사용된다. 가보 필터는 방향성 정보를 포함하고 있기 때문에, 수평 방향의 눈 형태 특성을 효과적으로 검출할 수 있다. 그리고 ART 기술자는 원형 모양의 특성을 갖는 눈동자를 검출하기 위해 사용되어진다. 본 논문에서는 효과적인 눈 영역을 검출하기 위하여, 첫 번째 단계에서 AdaBoost 분류기를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된...