Wavelet 압축 영상에서 PCA를 이용한 얼굴 인식률 비교

박장한,남궁재찬 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.5

본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다. In this paper, we constructs face database by using wavelet comparison, and compare face recognition rate by using principle component analysis (Principal Component Analysis : PCA) algorithm. General face recognition method constructs database, and do face recognition by using normalized size. Proposed method changes image of normalized size (92${\times}$112) to 1 step, 2 step, 3 steps to wavelet compression and construct database. Input image did compression by wavelet and a face recognition experiment by PCA algorithm. As well as method that is proposed through an experiment reduces existing face image's information, the processing speed improved. Also, original image of proposed method showed recognition rate about 99.05%, 1 step 99.05%, 2 step 98.93%, 3 steps 98.54%, and showed that is possible to do face recognition constructing face database of large quantity.

실시간 영상처리를 위한「JPEG2000」및 개방형 H/W 구성체의 분석

박장한 韓國防衛産業學會 2008 韓國防衛産業學會誌 Vol.15 No.2

스테레오 영상에서 임베디드 데이터를 이용한 거리에 따른 얼굴인식률 비교

박장한,남궁재찬 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.6

본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌·우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm∼200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. In this paper, we compare face recognition rate by PCA algorithm using distance change and embedded data being input left side and right side image in stereo images. The proposed method detects face region from RGB color space to YCbCr color space. Also, The extracted face image's scale up/down according to distance change and extracts more robust face region. The proposed method through an experiment could establish standard distance (100cm) in distance about 30∼200cm, and get 99.05% (100cm) as an average recognition result by scale change. The definition of super state is specification region in normalized size (92${\times}$112), and the embedded data extracts the inner factor of defined super state, achieved face recognition through PCA algorithm. The orignal images can receive specification data in limited image's size (92${\times}$112) because embedded data to do learning not that do all learning, in image of 92${\times}$112 size averagely 99.05%, shows face recognition rate of test 1 99.05%, test 2 98.93%, test 3 98.54%, test 4 97.85%. Therefore, the proposed method through an experiment showed that if apply distance change rate could get high recognition rate, and the processing speed improved as well as reduce face information.

스테레오 영상에서 임베디드 데이터를 이용한 거리에 따른 얼굴인식률 비교

박장한,남궁재찬 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.06

In this paper, we compare face recognition rate by PCA algorithm using distance change and embedded data being input left side and right side image in stereo images. The proposed method detects face region from RGB color space to YCbCr color space. Also, The extracted face image's scale up/down according to distance change and extracts more robust face region. The proposed method through an experiment could establish standard distance (100㎝) in distance about 30~200㎝, and get 99.05% (100㎝) as an average recognition result by scale change. The definition of super state is specification region in normalized size (92×112), and the embedded data extracts the inner factor of defined super state, achieved face recognition through PCA algorithm. The orignal images can receive specification data in limited image's size (92×112) because embedded data to do learning not that do all learning, in image of 92×112 size averagely 99.05%, shows face recognition rate of test 1 99.05%, test 2 98.93%, test 3 98.54%, test 4 97.85%. Therefore, the proposed method through an experiment showed that if apply distance change rate could get high recognition rate, and the processing speed improved as well as reduce face information. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30㎝~200㎝정도의 거리에서 기준 거리(100㎝)를 설정하고, 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(100㎝)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험3은 98.54%, 실험4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리변화율을 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며, 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.

2022년 몽골 울란바타르의 풍경과 세계화

박장배(朴章培) 동북아역사재단 2022 동북아 역사 포커스 Vol.- No.3

얼굴인식의 향상을 위한스테레오 영상기반의 3차원 정보를 이용한 인식

박장한,백준기 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.43 No.3

In this paper, we improved to drops recognition rate according to distance using distance and depth information with 3D from stereo face images. A monocular face image has problem to drops recognition rate by uncertainty information such as distance of an object, size, moving, rotation, and depth. Also, if image information was not acquired such as rotation, illumination, and pose change for recognition, it has a very many fault. So, we wish to solve such problem. Proposed method consists of an eyes detection algorithm, analysis a pose of face, and principal component analysis (PCA). We also convert the YCbCr space from the RGB for detect with fast face in a limited region. We create multi-layered relative intensity map in face candidate region and decide whether it is face from facial geometry. It can acquire the depth information of distance, eyes, and mouth in stereo face images. Proposed method detects face according to scale, moving, and rotation by using distance and depth. We train by using PCA the detected left face and estimated direction difference. Simulation results with face recognition rate of 95.83% (100cm) in the front and 98.3% with the pose change were obtained successfully. Therefore, proposed method can be used to obtain high recognition rate with an appropriate scaling and pose change according to the distance. 본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점 이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향 분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 92×112 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100㎝), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

13대 달라이 라마 툽땐갸초의 대외인식

박장배(朴章培) 동북아시아문화학회 2005 동북아시아문화학회 국제학술대회 발표자료집 Vol.- No.-

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.

PCA기반의 스테레오 얼굴영상에서 거리에 따른 인식률 비교

박장한,남궁재찬 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.1

In this paper, we compare face recognition rate by distance change using Principal Component Analysis algorithm being input left and right image in stereo image. Change to YCbCr color space from RGB color space in proposed method and face region does detection. Also, after acquire distance using stereo image extracted face image's extension and reduce do extract robust face region, experimented recognition rate by using PCA algorithm. Could get face recognition rate of 98.61% (30㎝), 98.91% (50㎝), 99.05% (100㎝), 98.90% (120㎝), 97.31% (150㎝) and 96.71% (200㎝) by average recognition result of acquired face image. Therefore, method that is proposed through an experiment showed that can get high recognition rate if apply scale up or reduction according to distance. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌우측 영상을 입력 받아 거리 변화에 따른 얼굴인식률을 PCA(Principal Component Analysis)알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 스테레오 영상을 이용하여 거리를 취득한 후 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출하고, PCA알고리듬으로 인식률을 실험하였다. 취득된 얼굴영상의 평균적인 인식결과로 98.61%(30㎝), 98.91%(50㎝), 99.05%(100㎝), 98.90%(120㎝), 97.31%(150㎝), 96.71%(200㎝)의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대 및 축소를 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

표적 적외선 신호 계측 및 평가 방안 연구

박장한 한국방위산업학회 2017 韓國防衛産業學會誌 Vol.24 No.2

In this paper, we proposed an estimation of performance and evaluation for the loaded equipment of an imaging infrared detector through target infrared signature measurement in real world and analysis of an acquired infrared signature. Firstly, the proposed method conducted the 3D thermal conduction analysis and an image rendering that applied radiance, convection, conduction and environment by using commercial software on 3D model of a target like a tank and an airplane. We also proposed a practical method for the contrast radiance intensity and the estimated range values of detection, recognition, and identification of a target by using target analysis software. Secondly, we analyzed an infrared signature measurement and procedure for a ship target and then proposed the measurement and procedure for ground and air targets. Finally, we showed the conclusion and future directions about the analysis and evaluation of the measured infrared signature. The proposed method in this paper is expected to be applied to an estimation and evaluation of performance in development phase for an imaging infrared seeker or an electro-optical system. 본 논문은 실제 환경에서 표적 적외선 신호 계측 및 획득된 적외선 신호의 분석을 통해 영상 적외선 검출기가 탑재된 장비의 성능예측과 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 우선, 대상 표적의 3D 모델링을 상용 소프트웨어로 복사, 대류, 전도, 환경 조건 등을 적용해 3차원 열전도 해석 및 영상 적외선 렌더링 수행 단계와 표적의 복사강도대비 및 탐지, 인지, 식별 거리 등의 예측하는 방법이다. 두 번째로 함정표적의 계측장비 구성 및 절차를 분석하여 지상과 항공표적의 계측 장비구성 및 절차를 제안하였다. 마지막으로 계측된 적외선 신호분석 및 평가에 대한 결론과 향후 연구방향을 제시하였다. 제안된 방법은 적외선 영상탐색기 또는 전자광학시스템의 개발단계에서 적외선 신호 성능예측과 평가에 활용될 것으로 기대된다