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주성분분석 방법에서의 임베디드 데이터를 이용한 얼굴인식 방법
박장한,남궁재찬,Park Chang-Han,Namkung Jae-Chan 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.1
본 논문에서는 얼굴영역에 존재하는 특정영역인 분할된 머리, 이마, 눈, 귀, 코, 입, 턱의 슈퍼 상태에서 임베디드 데이터를 이용하여 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 분할된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬으로 얼굴인식을 수행한다. 제안된 방법에서는 원래영상을 모두 학습하는 것이 아니라 분할된 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제안된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있다. 그리고 평균적으로 92×112 크기의 영상에서는 99.05%, 단계1은 99.05%, 단계2는 98.93%, 단계3은 98.54%, 단계4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상됨을 보였다. In this paper, we propose face recognition method using embedded data in super states segmentalized that is specification region exist to face region, hair, forehead, eyes, ears, nose, mouth, and chin. Proposed method defines super states that is specification area in normalized size (92×112), and embedded data that is extract internal factor in super states segmentalized achieve face recognition by PCA algorithm. Proposed method can receive specification data that is less in proposed image's size (92×112) because do orignal image to learn embedded data not to do all loaming. And Showed face recognition rate in image of 92×112 size averagely 99.05%, step 1 99.05%, step 2 98.93%, step 3 98.54%, step 4 97.85%. Therefore, method that is proposed through an experiment showed that the processing speed improves as well as reduce existing face image's information.
개선된 SIFT 알고리즘을 이용한 얼굴인식에 관한 연구
이세진(Se-Jin Lee),남궁재찬(Jae-Chan Namkung) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.11
본 논문은 얼굴 인식의 성능을 개선하고자 SIFT 알고리즘의 기술자에 PCA-LDA 융합모델을 접목하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 PCA, LDA, SIFT 등의 인식 알고리즘과 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 사용하는 알고리즘은 SIFT 기술자를 데이터베이스 내에 있는 모든 기술자들로부터 거리 벡터 d<SUP>PCA</SUP>와 d<SUP>LDA</SUP>를 계산한다. 미리 정해진 결합 규칙에 따라 두 거리 벡터를 결합한 후, KNN(K-Nearest Neighbours) 접근법을 이용하여 최종 값을 계산한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 좀 더 나은 인식성능을 보였다.
이학찬,박장한,남궁련,남궁재찬,Lee, Hak-Chan,Park, Chang-Han,Namkung, Yun,Namkyung, Jae-Chan 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.5
본 논문에서는 자동물체 추적 시스템의 효율성을 높이기 위해 스테레오 영상을 이용한 물체 추적 시스템을 제안하였다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 변이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적 능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 회전(25개)과 전이(28개), 그리고 회전과 전이의 혼합(50개)된 영상에서 각각 88%, 89%, 88%의 인식률을 얻었으며, 평균 88.3%의 인식률을 얻음으로써 본 연구의 유용성을 입증하였다. In this paper, we propose a new object tracking system using stereo images to improve the performance of the automatic object tracking system. The existing object tracking system has optimum characteristics, but it requires a lot of computation. In the case of the image with a single eye, the system is difficult to estimate and track for the various transformation of the object. Because the stereo image by both eyes is difficult to estimate the translation and the rotation, this paper deals with the tracking method, which has the ability to track the image for translation for real time, with block matching algorithm in order to decrease the calculation. The experimental results demonstrate the usefulness of proposed system with the recognition rate of 88% in the rotation, 89% in the translation, 88% in various image, and with the mean rate of 88.3%.
김현오(Hyun-Oh Kim),남궁재찬(Jae-Chan Namkung) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.11
본 논문은 인식의 성능을 개선하고자 SIFT 특징점 주변 영역에 ICA를 적용시킨 ICA-SIFT 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해서 좀 더 강인한 정합 성능을 얻을 수 있었다. 또한 오정합 데이터를 제거하여 신뢰할 수 있는 정합 데이터만을 사용하여 더 정확 한 인식이 가능하도록 하였다.
프랙탈 차원과 어트랙트를 이용한 한글 혼동 문자 인식에 관한 연구
손영우(Son Young Woo),남궁재찬(Namkung Jae Chan) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.7
In this paper, to reduce misrecognized characters, we propose the new method that extract features from character to apply to the character recognition using fractal dimensions and attractors. Firstly, to reduce the load of recognizer we classify the characters. For the classified character, we extract the features for Box-counting dimensions, Natural Measures, Information dimensions then recognize characters. With histogram, we generate attractors and calculate dimensions from attractors. Then we recognize characters with dimensions of characters and attractors. An experimental result that the overall recognition rates for the training data and testing data are 96.03% and 91.74% respectively. This result shows the effectiveness of proposed method.
진홍익(Hong-Ik Jin),남궁재찬(Jae-Chan Namkung) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.2
본 논문은 하나의 카메라로 획득한 연속되는 두 이미지에 대해 특징점을 이용하여 두 이미지간의 변위를 계산해 내는 알고리즘을 제안한다. 특징점은 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) corner detector를 이용하여 빠르게 추출해 내고 이 특징점을 이용해 Voronoi surface를 생성해 낸다. 첫 번째 프레임에서 특징점의 수를 이용해 비교 모델을 선정하고 선정된 비교 모델을 두 번째 프레임의 Voronoi surface를 통해 대응되는 위치를 빠르게 검색하고 검증한다.