국소 특징을 이용한 효과적인 얼굴 인식

장언동(Un-Dong Chang),권동진(Dong-Jin Kwon) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.12

In this paper, we proposed a new face recognition method using local facial features. Previous recognition methods used the whole image and extracted its feature vectors, by which the face recognition has been implemented. Therefore the recognition rate was influenced by the background of the face and the distortion by normalization process like rotation and scaling. To reduce these influence, we used local features of the face and the weighted variance of the local features. In detail, we extracted the feature matrix through 2D PCA at each local area and calculated the standard variance of each local area, and then the similarity was weighted by the value of the standard variance. In this way, we could improve the face recognition rate. As a result of the test using ORL database, the recognition rate of 2D PCA was 82% after the normalization process. It was 11% lower than original ORL database. But the proposed method maintained 92% recognition rate at any condition.

칼라 정보와 선형 회귀 방정식을 이용한 차량 번호판 추출

장언동(Chang Un-Dong),송영준(Song Young-Jun),김영길(Kim Young-Gil) 한국콘텐츠학회 2003 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.1 No.2

최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 기존의 연구들이 수평/수직 에지와 번호판의 기하학적 성질을 이용하였고, 현재는 칼라 성분을 이용하는 방법들이 연구되고 있다. 그러나 에지 정보나 칼라 정보로 번호판을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출할 수 있었다. A technology that recognize the car license plate have accomplished a lot of developments for latest several years. Key technology for correct recognition is correct abstraction of plate area. Existent studies have used horizontal/vertical edge, some geometrical characteristics of license plate, and the color information. But, in case of extracting a plate using above characteristics, correct extraction of a license plate inclined by sight which see license plate is difficult. Therefore, this paper is propose new method that correctly extract license plate using the color information and linear regression method.

에지와 수평 투영을 이용한 차선 및 장애물 검출

장언동(Chang Un-Dong),송영준(Song Young-Jun),김영길(Kim Young-Gil),김동우(Kim Dong-Woo) 한국콘텐츠학회 2004 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2 No.2

본 논문은 에지와 수평 투영을 이용하여 차선 및 장애물을 검출하는 기법을 제안한다. 제안 방법은 칼라 입력 영상을 그레이 영상으로 바꾼 후, 소벨 변환을 통하여 에지를 검출한다. 에지를 이용하여 차선을 검출한 후 차선의 영역 내에서 수평 투영을 하여 장애물을 검출한다. 실험 결과, 조명의 변화가 심하지 않은 장소에서 차선과 장애물의 검출이 용이함을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose the method of lane and obstacle detection using edge and horizontal projection. we convert color image to gray image and detect edge. After lane detection using edge, we detect the obstacle using horizontal projection in the region of lane. The simulation shows that our method is able to detect lane and obstacle in the place of monotonous light.

코와 턱의 위치 및 색상을 이용한 측면 얼굴 검출

송영준,장언동,박원배,서형석 한국콘텐츠학회 2003 한국콘텐츠학회논문지 Vol.3 No.4

본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다. In this paper, we propose the new side-view face detection method in color images which contain faces over one. It uses color and the geometrical distance between nose and chin. We convert RGB to YCbCr color space. We extract candidate regions of face using skin color information from image. And then, the extracted regions are processed by morphological filter, and the processed regions are labeled. Also, we correct the gradient of inclined face image using projected character of nose. And we detect the inclined side-view faces that have right and left 45 tips by within via ordinate. And we get 92% detection rate in 100 test images.

얼굴 인식을 위한 2D DLDA 알고리즘

송영준,장언동,안재형,조동욱,김봉현,김영길 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.12

Two-dimensional Orthogonalized Fisher Discriminant Analysis for Face Recognition

권동진,장언동 한국기계기술학회 2012 한국기계기술학회지 Vol.14 No.6

This paper presents a new feature representation method, named two-dimensional orthogonalized Fisher discriminant analysis(2D-OFD). The method adopts the 2D-LDA and orthogonalization of Fisher vector. It produces the small size scatter matrix than 1D method. Therefore it can evaluate the scatter matrix accurately. In addition, it is not suffered from small sample size problem. The orthogonalization eliminates the linear dependences among Fisher's discriminant vectors. As a result, it promotes the discriminant capability of the 2D-LDA. The proposed method is tested on the ORL face image database. We test our method 10 times. For each experiment, five training images are randomly chosen each person and the other five images are used for testing. The test show that the average recognition rate is 96.2%. When the image is downsampled to 28x23matrix to reduce the computational complexity, the average recognition rate is 95.9%.

얼굴 인식 성능 개선을 위한 눈 위치 정규화 방법

권동진,장언동 한국정보기술학회 2014 한국정보기술학회논문지 Vol. No.

It is very important to exactly normalize the size and the location of the face to enhance the performance of face recognition. Generally the method of face normalization uses the location of detected eyes. In this research, we propose the new method of the exact detection of the eye location. therefore we minimize the performance degradation of face recognition. We design the eye filter by considering lightness feature of iris and around eye. and extract the eye patterns through the simple operation of the pixel integral. Next we search the candidates of eyes in the predetermined region. And then we set the location of eyes by four conditions. To evaluate the performance of the proposed method, we use Yale database. The experiment shows that the proposed method is fine to normalize the face for face recognition. 얼굴 인식의 성능을 향상시키기 위해서는 입력되는 얼굴의 크기 및 위치를 정확하게 정규화하는 것이 매우 중요하다. 얼굴을 정규화하기 위해 일반적으로 사용되는 방법은 검출된 두 눈의 위치를 기준으로 사용하는 방식이다. 본 연구에서는 눈의 위치를 정확하게 검출하는 방법을 제안함으로 눈의 위치를 잘못 검출함에 따른 얼굴인식의 성능 저하를 최소화한다. 제안 방법은 눈과 눈 주위의 밝기 차이를 특징으로 하는 필터를 설계하고 간단한 화소값 연산과정을 통하여 눈의 패턴을 추출한다. 그리고 미리 정해진 검색 영역에서 눈 후보들을 검출하고 제안한 4가지 조건에 따라 눈의 위치를 최종적으로 결정한다. 제안한 방법으로 정규화된 얼굴에 대한 인식 성능을 측정하기 위해 Yale 얼굴 데이터베이스를 사용하였으며 실험을 통해 제안된 방법이 효과적임을 보인다.

2D Direct LDA Algorithm for Face Recognition

조동욱,장언동,김영길,송영준,안재형,김봉현,Cho Dong-uk,Chang Un-dong,Kim Young-gil,Song Young-jun,Ahn Jae-hyeong,Kim Bong-hyun The Korean Institute of Communications and Informa 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.12C

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 새로운 저차원 특징 표현 기법을 제안하였다. 선형판별기법(LDA)는 인기있는 특징추출 기법이다. 하지만 고차원 데이터의 경우에 계산적인 복잡도가 높고 샘플의 개수가 적은 경우 역행렬을 구할 수 없는 특이행렬문제에 직면한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 일반적인 선형판별기법과 다르게 우리는 이차원 이미지 공분산 행렬을 구한 다음 직접선형판별기법(dirct LDA)을 적용하였으며 이것을 2D-DLDA라고 부른다. ORL 얼굴데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 기존의 직접선형판별기법보다 성능이 우수함을 확인하였다. A new low dimensional feature representation technique is presented in this paper. Linear discriminant analysis is a popular feature extraction method. However, in the case of high dimensional data, the computational difficulty and the small sample size problem are often encountered. In order to solve these problems, we propose two dimensional direct LDA algorithm, which directly extracts the image scatter matrix from 2D image and uses Direct LDA algorithm for face recognition. The ORL face database is used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results indicate that the performance of the proposed method is superior to DLDA.

Improved $(2D)^2$ DLDA for Face Recognition

조동욱,장언동,김영길,김관동,안재형,김봉현,이세환,Cho, Dong-Uk,Chang, Un-Dong,Kim, Young-Gil,Kim, Kwan-Dong,Ahn, Jae-Hyeong,Kim, Bong-Hyun,Lee, Se-Hwan The Korean Institute of Communications and Informa 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.10C

In this paper, a new feature representation technique called Improved 2-directional 2-dimensional direct linear discriminant analysis (Improved $(2D)^2$ DLDA) is proposed. In the case of face recognition, thesmall sample size problem and need for many coefficients are often encountered. In order to solve these problems, the proposed method uses the direct LDA and 2-directional image scatter matrix. Moreover the selection method of feature vector and the method of similarity measure are proposed. The ORL face database is used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method obtains better recognition rate and requires lesser memory than the direct LDA.

주 색상에 의한 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색

김동우,송영준,장언동,곽내정 한국콘텐츠학회 2006 한국콘텐츠학회논문지 Vol.6 No.2

This study has proposed a method of content-based image retrieval using object region in order to overcome disadvantages of existing color histogram methods. The existing color histogram methods have a weak point of reducing accuracy, because these have both a quantization error and an absence of spatial information. In order to overcome this problem, we convert a color information to a HSV space, quantize hue factor being pure color information, and calculate histogram. And then we use hue for retrieval feature that is robust in brightness, movement, and rotation. To solve the problem of the absence of spatial information, we select object region in terms of color feature and region correlation. And we use both the edge and the DC in the selected region for retrieving. As a result of experiment with 1,000 natural color images, the proposed method shows better precision and recall than the existing methods. 본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전 등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 에지와 DC를 이용하여 검색한다. 자연 컬러 영상 1,000개를 가지고 실험한 결과 기존 방법들보다 precision과 recall이 우수하였다.