다중 분류기의 판정단계 융합에 의한 얼굴인식

염석원 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.49 No.4

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅 (Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing 과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다. Face classification has wide applications in intelligent video surveillance, content retrieval, robot vision, and human-machine interface. Pose and expression changes, and arbitrary illumination are typical problems for face recognition. When the face is captured at a distance, the image quality is often degraded by blurring and noise corruption. This paper investigates the efficacy of multi-classifier decision level fusion for face classification based on the photon-counting linear discriminant analysis with two different cost functions: Euclidean distance and negative normalized correlation. Decision level fusion comprises three stages: cost normalization, cost validation, and fusion rules. First, the costs are normalized into the uniform range and then, candidate costs are selected during validation. Three fusion rules are employed: minimum, average, and majority-voting rules. In the experiments, unfocusing and motion blurs are rendered to simulate the effects of the long distance environments. It will be shown that the decision-level fusion scheme provides better results than the single classifier.

도플러 효과의 보상을 통한 시간지연 차의 추정

염석원,윤동헌,윤동욱,고한석 한국음향학회 1998 韓國音響學會誌 Vol.17 No.8

본 논문에서는 한 쌍의 센서를 이용하여 미지의 수중 음향 신호의 시간지연의 차 (Time Delay Difference)를 추정하고 탐지하는 알고리즘을 다루고 있다. 전형적인 시간지연 차의 최적화 추정 기법은 두 신호의 상관관계(Cross Correlation)에 의한 ML(Maximum likelihood)추정으로 구할 수 있지만, 실제 수중 음향 환경 하에서 시간 지연뿐만 아니라 표 적의 이동에 의하여 발생하는 도플러 효과로 신호의 주파수도 변하게 된다. 이러한 신호 주 파수의 올바른 고려 없이 단순히 두 신호의 시간지연만을 추정하는 방법은 불가피한 에러를 생성하게 된다. 본 논문에서는 시시각각 변하는 시간지연의 차를 구하기 위한 준 최적화 기 법인 확률분포 함수의 Recursive Filter에 시간 지연 차와 도플러효과의 2차원 확률분포 함 수를 적용한 추정 알고리즘을 제안한다. 관측된 신호의 리샘플링(Resampling)을 통하여 도 플러 효과를 보상한 후 2차원 Conditional likelihood를 구하고 Projection과 Correction 과정 을 통하여 시간지연과 도플러 효과에 대한 사후확률을 구한다. 그리고 이러한 알고리즘을 가상 시나리오에 대한 모의실험을 통하여 평가한다.

Photon-counting linear discriminant analysis for face recognition at a distance

염석원 한국지능시스템학회 2012 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.12 No.3

Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.

Extraction of Distance Information with Nonlinear Correlation of Photon-Counting Integral Imaging

염석원 한국광학회 2016 Current Optics and Photonics Vol.20 No.5

Integral imaging combined with photon-counting detection has been researched for three-dimensionalinformation sensing under low-light-level conditions. This paper addresses the extraction of distanceinformation with photon-counting integral imaging. The longitudinal distance to the object is obtainedutilizing photon-counting elemental images. The pixel disparity is estimated by maximizing the nonlinearcorrelation of photocounts. The first- and second-order statistical properties of the nonlinear correlationare theoretically derived. In the experiments, these properties are verified by varying the mean numberof photocounts in the scene. The average distance is compared to that from the intensity information,showing the robustness of the proposed system even at low photocounts.

직접 영상의 복원을 이용한 왜곡에 강인한 3차원 물체 인식

염석원,이동수,손정영,김신환 한국통신학회 2009 韓國通信學會論文誌 Vol.37 No.8

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 이용하여 왜곡에 강인한 물체를 인식하는 방법을 연구한다. 해당 화 소들의 확률적 특성인 평균과 표준편차를 이용하여 3차원 공간에서 물체를 복원하고 거리를 추정한다. 표적인식은 Fisher 선형판별법(linear discriminant analysis, LDA)과 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 기술 을 결합한 통계적 분류기(statistical classifier)로 수행한다. Fisher 선형판별법은 클래스 간의 판별력을 최대로 하 고 주성분 분석법은 Fisher 선형판별법을 수행하기 위한 차원축소를 실행한다. 주성분 분석법은 차원축소 후 복원 된 벡터와 원 벡터의 오차를 최소화하는 기술로 알려져 있다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 면외(out-of-plane) 회 전된 표적을 본 논문에서 제안한 방법으로 분류한다.

모바일 기기를 이용한 정합필터 기반의 얼굴 검출

염석원,이동수,Yeom, Seok-Won,Lee, Dong-Su 한국융합신호처리학회 2014 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.15 No.3

얼굴 인식은 표정과 포즈 또는 주변 조명변화 등 예기치 못한 영향으로 어려움이 크다. 또한 모바일 장치에서 실시간 처리를 위하여 모바일 환경의 한정된 제한이 필히 고려되어야 한다. 본 논문에서 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 얼굴 검출은 선형(Linear) 또는 위상(Phase-only) 정합 필터(Matched filter), 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 먼저 얼굴 후보 윈도우 영역은 정합필터의 출력에 의하여 추출되고 그 다음에 피부색 테스트와 에지 마스크 필터링 테스트로 검출된 후보 영역 중 오경보(False alarm) 영역이 제거된다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 JAVA를 이용하여 개발되었다. 실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 인식이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다. Face recognition is very challenging because of the unexpected changes of pose, expression, and illumination. Facial detection in the mobile environments has additional difficulty since the computational resources are very limited. This paper discusses face detection based on frequency domain matched filtering in the mobile environments. Face detection is performed by a linear or phase-only matched filter and sequential verification stages. The candidate window regions are selected by a number of peaks of the matched filtering outputs. The sequential stages comprise a skin-color test and an edge mask filtering tests, which aim to remove false alarms among selected candidate windows. The algorithms are built with JAVA language on the mobile device operated by the Android platform. The simulation and experimental results show that real-time face detection can be performed successfully in the mobile environments.

정합필터를 이용한 얼굴식별 모바일 애플리케이션

염석원,이동수,우용현 대구대학교 정보통신연구소 2012 情報通信硏究 Vol.9 No.1

The computational resources and memory are often limited in the mobile environments, thus it is very challenging to develop a real-time face identification system on the mobile device. This paper addresses face identification based on the frequency domain matched filter and sequential testing stages operating in the mobile environments. Face candidate regions are selected by the linear or phase-only matched filter, and sequential verification stages removes the false alarms. The sequential stages comprise a skin-color test and an edge mask filtering test. All algorithms are built on the Android platform in a mobile device. The results show that face identification can be performed successfully in the mobile environments 모바일 장치에서 얼굴의 식별을 실시간으로 처리하기 위하여 수행속도와 제한된 메모리 등 모바일 계산환경을 필히 고려하여야 한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용하여 얼굴을 검출하고 식별하는 애플리케이션을 개발한다. 얼굴 식별은 선형(linear) 및 위상(phase-only) 필터, 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 순차적인 검증 단계는 피부색 테스트와 경계 마스크 필터링 테스트로 구성된다. 모바일 애플리케이션은 Android 플랫폼에서 Java을 이용하여 개발되었다. 실험결과는 모바일 환경에서 얼굴 식별이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.

Multi-Level Segmentation of Infrared Images with Region of Interest Extraction

염석원 한국지능시스템학회 2016 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.16 No.4

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods

Distance Extraction by Means of Photon-Counting Passive Sensing Combined with Integral Imaging

염석원,Yong-Hyen Woo,Won-Woo Baek 한국광학회 2011 Current Optics and Photonics Vol.15 No.4

Photon-counting sensing is a widely used technique for low-light-level imaging applications. This paper proposes a distance information extraction method with photon-counting passive sensing under low-lightlevel conditions. The photo-counting passive sensing combined with integral imaging generates a photon-limited elemental image array. Maximum-likelihood estimation (MLE) is used to reconstruct the photon-limited image at certain depth levels. The distance information is extracted at the depth level that minimizes the sum of the standard deviation of the corresponding photo-events in the elemental image array. Experimental and simulation results confirm that the proposed method can extract the distance information of the object under low-light-level conditions.

은닉표적의 분할을 위한 실시간 Graphic User Interface 구현에 관한 연구

염석원,Yeom, Seokwon 한국융합신호처리학회 2016 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.17 No.2

본 논문에서 8mm 파장영역에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 위험물체를 은닉한 대상으로부터 금속표적(권총)을 자동으로 분할하고 식별하는 실시간 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 구현한다. 은닉된 표적의 분할 방법은 다단계 영상 분할 방법을 이용한다. 다단계 영상 분할의 각 단계는 밀리미터파 영상의 히스토그램을 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 가정하고 LBG 양자화(Vector-Quantization)과 추정(Expectation)-최대화(Maximization) 알고리즘으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 배경으로부터 몸체 영역을 분할하고 두 번째 단계에서 몸체로부터 은닉된 물체 영역을 순차적으로 분할한다. 실험 및 시뮬레이션에서는 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 이용하여 분석된 결과를 보여준다. This paper discusses a graphic user interface(GUI) for the concealed target segmentation. The human subject hiding a metal gun is captured by the passive millimeter wave(MMW) imaging system. The imaging system operates on the regime of 8 mm wavelength. The MMW image is analyzed by the multi-level segmentation to segment and identify a concealed weapon under clothing. The histogram of the passive MMW image is modeled with the Gaussian mixture distribution. LBG vector quantization(VQ) and expectation and maximization(EM) algorithms are sequentially applied to segment the body and the object area. In the experiment, the GUI is implemented by the MFC(Microsoft Foundation Class) and the OpenCV(Computer Vision) libraries and tested in real-time showing the efficiency of the system.