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인공지능 : 눈 검출에서의 픽셀 선택을 이용한 신뢰 척도
이용걸 ( Yonggeol Lee ),최상일 ( Sang Il Choi ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.4 No.7
본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다. In this paper, we propose a new confidence measure using pixel selection for eye detection and design a hybrid eye detector. For this, we produce sub-images by applying a pixel selection method to the eye patches and construct the BDA(Biased Discriminant Analysis) feature space for measuring the confidence of the eye detection results. For a hybrid eye detector, we select HFED(Haar-like Feature based Eye Detector) and MFED(MCT Feature based Eye Detector), which are complementary to each other, as basic detectors. For a given image, each basic detector conducts eye detection and the confidence of each result is estimated in the BDA feature space by calculating the distances between the produced eye patches and the mean of positive samples in the training set. Then, the result with higher confidence is adopted as the final eye detection result and is used to the face alignment process for face recognition. The experimental results for various face databases show that the proposed method performs more accurate eye detection and consequently results in better face recognition performance compared with other methods.
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얼굴 추적에서의 Staggered Multi-Scale LBP를 사용한 선택적인 점진 학습
이용걸(Yonggeol Lee),최상일(Sang-Il Choi) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.5
점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. The incremental learning method performs well in face face tracking. However, it has a drawback in that it is sensitive to the tracking error in the previous frame due to the environmental changes. In this paper, we propose a selective incremental learning method to track a face more reliably under various conditions. The proposed method is robust to illumination variation by using the LBP(Local Binary Pattern) features for each individual frame. We select patches to be used in incremental learning by using Staggered Multi-Scale LBP, which prevents the propagation of tracking errors occurred in the previous frame. The experimental results show that the proposed method improves the face tracking performance on the videos with environmental changes such as illumination variation.
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판별 얼굴 기술자 기반의 다중 해상도 분할 영역 히스토그램을 이용한 얼굴인식 방법
이장윤(Jang-yoon Lee),이용걸(Yonggeol Lee),최상일(Sang-Il Choi) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.2
본 논문에서는 얼굴 영상의 지역 정보를 효과적으로 활용하기 위해, 부분 영상에 대한 다중 해상도 히스토그램을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존 DFD의 경우 단일 크기로 나누어진 부분 영역의 히스토그램을 통합하여 유사도를 비교하나, 이는 부분 가림이나 조명변이로 인해 변형된 영역이 단일 부분 영역 내에서 발생하지 않고 여러 개의 부분 영역에 걸쳐 발생할 수 있기 때문에, 지역 정보들의 특성을 활용하는 데에 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 각각의 부분 영역에 대해 다중 해상도로 분할하여 여러 종류의 크기에 해당하는 부영역의 히스토그램을 사용함으로써, 인식 과정에서 지역 정보의 손실을 최소화하고자 하였다. YaleB, AR, CAS-PEAL-R1 데이터베이스에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 제안한 방법이 여러 종류의 변이가 있는 경우에 인식 성능을 향상시키는 것을 확인 할 수 있었다. We propose a face recognition method using the histograms of multi-resolution segments in order to effectively utilize the local information of faces. Since the variations in faces can occur in various sizes, the DFD method, which uses the histograms from the sub-regions of the same size, is not effective for obtaining local information of faces. In this paper, we first divide an image into several sub-regions and extract the DFD(Discriminant Face Descriptor) from each sub-region. By dividing each sub-region into several segments with multi-resolution and extracting histograms for each segment, we reduce the loss of local information in the process of recognition. The experimental results for the Yale B, AR, CAS-PEAL-R1 databases show that the proposed method improves the recognition performance compared to the existing DFD based method.
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홍세은(Hong Seeun),정인규(Jeong Inkyu),이용걸(Lee Yonggeol) 경찰대학 경찰학연구편집위원회 2019 경찰학연구 Vol.19 No.2
국민의 체감안전도와 치안만족도를 높이기 위해서는 경찰활동과 치안에 대한 정확한 수요를 파악해야 한다. 일부 지역에서는 정확한 치안 수요를 포착해내기 위해 개방형 조사를 실시하였으나 범주화와 분석에 많은 시간과 비용이 소요된다는 측면에서 제약이 있었다. 따라서 본 연구에서는 개방형 수요 응답을 분석하는 방법 중 하나로 텍스트 마이닝을 활용한 자동범주화 기법을 제안하고자 하였다. A 지역에 거주하는 480명의 주민들로부터 취합한 응답 자료에 주관적 범주화와 자동범주화를 적용하여 비교한 결과, 출현 빈도가 높은 대부분의 주요 범주들은 두 방법 모두에서 공통으로 추출되어 자동범주화 기법의 활용 가능성을 확인하였다. 자동범주화를 통해 주관적 범주화에서 누락될 수 있는 수요를 포착할 수 있음을 확인하였으나, 반대로 문맥 해석을 통해 추상적 혹은 포괄적으로 구성되는 범주는 추출하기 어렵다는 한계점도 확인하였다. 그러나 이러한 한계에도 불구하고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 자료 내 주제를 요약하고 범주 구성에 대한 기준을 도출할 수 있다는 점에서, 치안 수요 조사에 있어 자동범주화 기법의 활용 가능성을 확인하였다. In order to enhance the perception of public safety and security satisfaction level, the government should grasp the exact demand for police activities and public security. In some areas, open-ended surveys were conducted to figure out the exact demand for police activity, but there were limitations in terms of the time and cost involved in categorization and data analysis. Therefore, this study proposed an automatic categorization technique using text-mining as one of the ways to analyze open-ended responses. We collected response data from 480 residents in the A-area and compared the categories derived from both subjective categorization and automatic categorization. The majority of the major categories with high frequency of emergence were extracted in common from both methods. So the possibility of using automatic categorization technique was confirmed. Although it was confirmed that some demands that could be omitted from subjective categorization can be captured through automatic categorization, the limitations were also identified that it is difficult to extract categories that are composed abstractly or comprehensively. However, despite these limitations, the possibility of the use of automatic categorization technique in the survey of security needs was confirmed, given that text-mining technique can be used to summarize the topics in the data and derive some criteria for the composition of the categories.
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