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      저자 : 고재필(Jaephil Ko) (검색결과 4 건)
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      • 다중 PCA모듈을 이용한 얼굴포즈 판별

        고재필(Jaephil Ko),김선욱(SunWook Kim),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

        본 논문에서는 얼굴인식에 주로 사용되는 PCA를 얼굴포즈판별에 적용해 보았다. 얼굴포즈판별은 개개인의 얼굴특징을 강조해야 하는 얼굴인식과는 달리 일반적인 얼굴특징을 이용하기 때문에 PCA에 적합한 응용분야이다. 그러나, 다양한 얼굴포즈에 대한 영상을 하나의 표본집합으로 사용하면, 표본집합의 분산이 크기 때문에 포즈별로 표본집합을 달리하여 PCA모듈을 구성하는 것이 타당하다. 표본수집의 어려움은 3차원 한국인 표준모형을 이용해 극복하고, 이를 통하여 다향한 조명방향 및 얼굴포즈에 대한 표본을 수집하였다. 5방향의 얼굴포즈에 대한 판별 실험을 통하여 모듈화된 PCA의 분류기로서의 가능성을 살펴보고, 조명에 따른 오류를 완하하고자 비 선형적 패턴을 나타내는 각 PCA모듈의 결과를 신경망에 적용하여 보았다.

      • 신경망을 결합한 다중 SVM 분류기

        고재필(Jaephil Ko),김승태(Seung Tai Kim),김은주(Eunju Kim),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ

        최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로서 Support Vector Machine(SVM)이 주목받고 있다. SVM은 통계학자인 Vapnik에 의해 제안된 것으로 통계적 학습 이론에 기반 하여 뛰어난 일반화 성능을 보여준다. 그러나, SVM은 2클래스 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 패턴인식 문제에 적용할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SVM을 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 분류기의 성능을 비교하기 위하여 ORL얼굴 데이터를 이용하여 제안하는 분류기와 기존의 대표적인 다중 SVM, 신경망, PCA를 적용한 얼굴인식 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 분류기를 이용한 얼굴인식률이 기존의 다중 SVM을 이용한 경우보다 3%, 신경망을 이용한 경우보다 6% 높은 수치를 보였다.

      • 주성분 분석에 기반한 객체학습 방법을 통한 얼굴영역 추출

        고재필(Jaephil Ko),변혜란(Hyeran Byun),정찬섭(Chansup Chung) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B

        본 논문에서는 영상이 가지는 통계학적 성질에 기반을 둔 Hotelling변환을 소개하고 이를 얼굴영상에 적용하여, 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 컬러 정보를 사용하지 않고 얼굴 영상으로부터 얼굴영역을 추출할 수 있는 시스템을 설명한다. 얼굴영역 추출을 하기 위한 얼굴모델은 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유얼굴로, 복잡한 얼굴영상을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 얼굴모델이 복잡한 얼굴영상에 민감해지지 않도록 하기 위하여 모자익 처리를 하였다. 모자익 처리를 통해 표정이나, 약간의 기울어짐, 잡음등에 무관한 얼굴의 공통적인 형태적 특징을 유지할 수 있었다. 본 논문에서는 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상강화 기법을 적용하였다. 세 가지 서로 다른 경로를 통해 획득한 173장의 영상에 대해 얼굴영역 추출 실험을 하였고, 실험결과는 본 논문에서 적용한 통계적인 모델생성을 통한 객체학습 방법이 이용함을 보여 준다.

      • 만유인력에 기반한 자연적 개체 군집화

        김은주(Eunju Kim),고재필(Jaephil Ko),변혜란(Hyeran Byun),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

        현존하는 다양한 군집화 알고리즘들이 개체들을 군집화하기 위하여 사용하는 기준들은 일반적으로 인위적으로 설정된 것들이다. 이러한 기준들은 개체들 자체로부터 나오는 자연스러운 기준이라기 보다는 군집을 위하여 임의로 선정된 것이므로 군집화의 기본 목적인 개체들을 자연스러운 그룹들로 분할하고자 하는데 있어 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 점에 주목하여 현존하는 자연계의 군집 법칙으로 대표되는 만유인력의 법칙을 사용한 개체 군집화 알고리즘을 제안함으로써 기본적인 목적에 충실한 군집화를 실현하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법론들에서 찾아 볼 수 없었던 자연 법칙에 근거한 새로운 군집화 시도일 뿐만 아니라, 초기 조건에 관계없이 안정적인 성능을 보이고 또한 군집의 수가 자연 법칙에 따라 자동으로 결정되는 특성을 지니고 있어 다양한 실질적인 응용 분야에서 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 군집화 도구가 될 수 있을 것으로 보인다.

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