옴니버스 형태의 동영상에서 태깅아이콘을 이용한 에피소스 분할 방법

주성일(Sung-Il Joo),최형일(Hyung-Il Choi) 한국컴퓨터정보학회 2010 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2

본 논문에서는 옴니버스 형태의 동영상을 각 프로그램 별로 자동 분할하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 국내 TV 프로그램의 경우 대부분의 개그 프로그램에서는 코너 별로 상단 또는 하단의 일정 위치에 코너명을 캡션으로 삽입하여 옴니버스 형태의 영상을 서비스한다. 이러한 코너명을 태깅아이콘으로 하여 지속되는 구간을 검출하여 시작시점과 종료시점을 검출함으로써 동영상을 의미적으로 분할 할 수 있다. 하지만 태깅아이콘의 경우 매우 높은 투명도를 갖는 경우가 많으므로 본 연구에서는 에지와 시간적인 지속성을 이용하여 에피소드를 분할하는 방법을 제안하고, 옴니버스 형태의 다양한 개그 프로그램에 대해 실험하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.

불법 주정차 무인 자동 단속을 위한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 모델링 알고리즘

주성일(Sung-Il Joo),전영민(Young-Min Jun),최형일(Hyung-Il Choi) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.6

실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다. The Object tracking by real-time image analysis is one of the major concerns in computer vision and its application fields. The Object detection process of real-time images must be preceded before the object tracking process. To achieve the stable object detection performance in the exterior environment, adaptive background model generation methods are needed. The adaptive background model can accept the nature's phenomena changes and adapt the system to the changes such as light or shadow movements that are caused by changes of meridian altitudes of the sun. In this paper, we propose a robust background model generation method effective in an illegal parking auto-detection application area. We also provide a evaluation method that judges whether a moving vehicle stops or not. As the first step, an initial background model is generated. Then the differences between the initial model and the input image frame is used to trace the movement of object. The moving vehicle can be easily recognized from the object tracking process. After that, the model is updated by the background information except the moving object. These steps are repeated. The experiment results show that our background model is effective and adaptable in the variable exterior environment. The results also show our model can detect objects moving slowly. This paper includes the performance evaluation results of the proposed method on the real roads.

깊이영상에서 효율적인 핸드 마우스를 위한 3D 포인팅

주성일(Sung-Il Joo),원선희(Sun-Hee Weon),최형일(Hyung-Il Choi) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.8

본 논문에서는 효율적인 핸드 마우스를 위한 3D 포인팅 인터페이스에 대해 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 환경 변화에 강건하기 위해 깊이영상을 이용하고, 손바닥의 법선벡터를 이용하여 3D 포인팅을 구성한다. 먼저, 손 영역 검출과 추적은 기존 방법을 이용하고, 이로부터 획득한 정보를 바탕으로 손바닥의 영역을 예측하여 관심 영역을 획득한다. 관심 영역을 획득하면, 해당 영역을 평면의 방정식으로 근사시키고, 법선 벡터를 추출한다. 다음으로, 안정적인 제어를 위해 추출한 법선 벡터를 이용하여 보간을 수행하고, 교점을 검출한다. 검출된 교점은 안정성과 효율성을 위해 시그모이드 함수를 이용한 동적 가중치가 적용되고, 최종적으로 2D 좌표계로 변환된다. 본 논문에서는 관심 영역, 방향 벡터 검출 방법에 대해 설명하고 안정적인 제어를 위한 보간 방법과 동적 가중치 적용방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 3D 포인팅의 정성적, 정량적 분석을 통해 안정적인 제어 가능성을 입증한다. This paper proposes a 3D pointing interface that is designed for the efficient application of a hand mouse. The proposed method uses depth images to secure high-quality results even in response to changes in lighting and environmental conditions and uses the normal vector of the palm of the hand to perform 3D pointing. First, the hand region is detected and tracked using the existing conventional method; based on the information thus obtained, the region of the palm is predicted and the region of interest is obtained. Once the region of interest has been identified, this region is approximated by the plane equation and the normal vector is extracted. Next, to ensure stable control, interpolation is performed using the extracted normal vector and the intersection point is detected. For stability and efficiency, the dynamic weight using the sigmoid function is applied to the above detected intersection point, and finally, this is converted into the 2D coordinate system. This paper explains the methods of detecting the region of interest and the direction vector and proposes a method of interpolating and applying the dynamic weight in order to stabilize control. Lastly, qualitative and quantitative analyses are performed on the proposed 3D pointing method to verify its ability to deliver stable control.

깊이 영상 기반 손 영역 추적 및 손 끝점 검출

주성일(Sung-Il Joo),원선희(Sun-Hee Weon),최형일(Hyung-Il Choi) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.8

본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다. This paper proposes a method of tracking the hand region and detecting the fingertip using only depth images. In order to eliminate the influence of lighting conditions and obtain information quickly and stably, this paper proposes a tracking method that relies only on depth information, as well as a method of using region growing to identify errors that can occur during the tracking process and a method of detecting the fingertip that can be applied for the recognition of various gestures. First, the closest point of approach is identified through the process of transferring the center point in order to locate the tracking point, and the region is grown from that point to detect the hand region and boundary line. Next, the ratio of the invalid boundary, obtained by means of region growing, is used to calculate the validity of the tracking region and thereby judge whether the tracking is normal. If tracking is normal, the contour line is extracted from the detected hand region and the curvature and RANSAC and Convex-Hull are used to detect the fingertip. Lastly, quantitative and qualitative analyses are performed to verify the performance in various situations and prove the efficiency of the proposed algorithm for tracking and detecting the fingertip.

깊이정보를 이용한 케스케이드 방식의 실시간 손 영역 검출

주성일 ( Joo Sung Il ),원선희 ( Weon Sun Hee ),최형일 ( Choi Hyung Il ) 한국정보처리학회 2013 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.2 No.10

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영 역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하 여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분 류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다. This paper proposes a method of using depth information to detect the hand region in real-time based on the cascade method. In order to ensure stable and speedy detection of the hand region even under conditions of lighting changes in the test environment, this study uses only features based on depth information, and proposes a method of detecting the hand region by means of a classifier that uses boosting and cascading methods. First, in order to extract features using only depth information, we calculate the difference between the depth value at the center of the input image and the average of depth value within the segmented block, and to ensure that hand regions of all sizes will be detected, we use the central depth value and the second order linear model to predict the size of the hand region. The cascade method is applied to implement training and recognition by extracting features from the hand region. The classifier proposed in this paper maintains accuracy and enhances speed by composing each stage into a single weak classifier and obtaining the threshold value that satisfies the detection rate while exhibiting the lowest error rate to perform over-fitting training. The trained classifier is used to classify the hand region, and detects the final hand region in the final merger stage. Lastly, to verify performance, we perform quantitative and qualitative comparative analyses with various conventional AdaBoost algorithms to confirm the efficiency of the hand region detection algorithm proposed in this paper.

능동적 형태 모델을 이용한 유해 영상 판단 방법

주성일(Sung-il Joo),김계영(Gye-young Kim) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2

정보통신의 급속한 발달로 인하여 음란 영상 및 유해물에 무분별한 접근은 성범죄 증가의 원인이다. 음란 영상 및 유해물 차단 방법은 여러가지가 있으나, 본 논문에서는 인터넷상에 업로드되는 유해물을 근본적으로 차단하기 위해 능동적 형태 모델을 이용한 유해물 판단 방법에 대해서 제안한다. 본 논문에서 사용된 능동적 형태 모델(Active Shape Model)은 인식하고자 하는 객체의 탐색을 위한 초기 위치가 매우 중요하다. 따라서 초기 위치를 선택하기 위해 스케일, 회전, 이동에 관한 파라미터 값을 추출해야한다. 이 정보를 획득하기 위해서 본 논문에서는 유두 부분의 위치를 찾고, 유두 위치로부터 모든 방향으로 방사하여 후보 가슴 선의 위치를 찾는다. 이렇게 찾아진 가슴 선 정보를 이용하여 스케일과 회전, 이동 값을 찾아 평균 형태(Mean Shape)를 위치시키고 능동적 형태 모델의 수행 방법과 같이 반복적으로 탐색한다. 이러한 모든 작업이 끝나면 마지막으로 수렴한 형태(Shape)의 각각의 제어점(Landmark)과 후보 가슴 선과의 거리의 평균을 계산하여 유해 영상을 판단한다.

적응적 다중 시드 영역 확장법을 이용한 구조적 패턴의 보도 영역 검출

원선희,주성일,나현숙,최형일,Weon, Sun-Hee,Joo, Sung-Il,Na, Hyeon-Suk,Choi, Hyung-Il 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.4

본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서의 구조적 패턴 변화에 강인한 적응적인 보도 영역 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 다양한 패턴을 가지는 보도 환경에서 안정적으로 보도 영역을 분할하기 위해 첫 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출하여 보도의 후보영역을 분리하며, 두 번째 단계에서는 분리된 후보영역 내에서의 시드 영역 확장법(SRG)을 개선한 적응적 다중 시드 영역 확장법(A-MSRG)를 통해 구조적 패턴이 반복되는 보도 영역을 실시간으로 검출하는 방법을 수행한다. 성능평가를 위해 제안된 방사형 영역 분할법과 A-MSRG와의 결합에 의한 영역 검출 결과의 효율성을 측정한다. 기존의 SRG, MSRG 방법과의 비교 수행을 통해 제안된 방법의 타당성을 입증하였다. In this paper, we propose an adaptive pavement region detection method that is robust to changes of structural patterns in a natural scene. In order to segment out a pavement reliably, we propose two step approaches. We first detect the borderline of a pavement and separate out the candidate region of a pavement using VRays. The VRays are straight lines starting from a vanishing point. They split out the candidate region that includes the pavement in a radial shape. Once the candidate region is found, we next employ the adaptive multi-seed region growing(A-MSRG) method within the candidate region. The A-MSRG method segments out the pavement region very accurately by growing seed regions. The number of seed regions are to be determined adaptively depending on the encountered situation. We prove the effectiveness of our approach by comparing its performance against the performances of seed region growing(SRG) approach and multi-seed region growing(MSRG) approach in terms of the false detection rate.

용매 종류와 효소 처리에 따른 쓴 메밀 추출물의 항산화 활성 및 α-Glucosidase 저해 활성의 변화

김지은,주성일,서지현,이삼빈,Kim, Ji-Eun,Joo, Sung-Il,Seo, Ji-Hyun,Lee, Sam-Pin 한국식품영양과학회 2009 한국식품영양과학회지 Vol.38 No.8

쓴 메밀의 용매에 따른 추출수율은 물 추출물이 39.0%, 70% 에탄올 추출물이 7.0%, 100% 메탄올 추출물이 6.6%로 물 추출 시 수율이 가장 높았으며 효소처리에 의해 추출수율이 크게 향상되어 $\alpha$-amylase 처리 시 95.1%로 가장 높아 가용성 고형분의 함량이 증가하였다. DPPH radical 소거 활성 측정 결과 메탄올과 에탄올 추출물의 $RC_{50}$ 값이 각각 34.0 $\mu g$/mL, 40.5 $\mu g$/mL로 높은 활성을 지닌 것으로 나타났으며, 효소 처리에 의해 활성이 증가되어 $\beta$-glucosidase 처리구와 cellulase 처리구의 $RC_{50}$ 값이 각각 32.3 $\mu g$/mL, 33.0 $\mu g$/mL 으로 나타났다. ABTS radical 소거 활성 측정 결과 100 $\mu g$/mL의 농도에서 메탄올, 70% 에탄올 추출물이 30%가 넘는 활성을 보였으며, 물 추출물의 소거 활성은 낮았고 효소 처리에 의해 활성이 증가하여 $\alpha$-amylase 처리구를 제외한 모든 효소 처리구의 활성이 대조구인 70% 에탄올 추출구보다 활성이 우수하였다. Hydrogen peroxide 소거 활성 측정 결과 $RC_{50}$ 값이 메탄올 추출물이 32.3 $\mu g$/mL, 70% 에탄올 추출물이 35.9 $\mu g$/mL로 높은 소거 활성을 가지는 것으로 나타났으며 효소처리에 의해 소거 활성이 증가하는 것으로 나타났으나 효소 종류에 따른 유의적인 차이는 없었다. 쓴 메밀 추출물의 $\alpha$-glucosidase 저해 활성은 에탄올 추출물의 $RC_{50}$ 값이 59.9 $\mu g$/mL로 가장 높은 저해 활성을 보였으며 $\alpha$-amylase 처리구가 저해 활성이 가장 높았다. HPLC 분석 결과 메탄올 추출물의 rutin 함량이 4,400.3 mg/100 g, quercetin 함량이 71.9 mg/100 g으로 가장 많은 양의 rutin과 quercetin을 함유하고 있는 것으로 나타났으며, 에탄올 추출물 또한 rutin과 quercetin의 함량이 각각 3,459.8 mg/100 g과 56.9 mg/100 g으로 메탄올 추출물과 비슷한 양을 함유하고 있었으며 물 추출물은 상대적으로 적은 양을 함유하고 있었다. 가수분해 효소 처리 시 $\beta$-glucanase 처리구의 rutin의 함량이 5,057.4 mg/100 g으로 가장 높았다. 결과적으로 쓴 메밀의 메탄올과 에탄올 추출물은 항산화 활성이 뛰어나며 항 당뇨에도 효과가 있으며, 효소 처리에 의해 쓴 메밀에서의 수용성 고형분 함량이 크게 증가하며 항산화 활성과 $\alpha$-glucosidase 저해 활성이 증가하는 것으로 나타났다. Extract yield of tartary buckwheat treated with water, 70% ethanol or methanol were about 13.6%, 7.0% and 6.6%, respectively. Extract yield was greatly increased by the treatment of $\alpha$-amylase indicating 95.1% yield. $RC_{50}$ value of DPPH radical scavenging activity with methanol and 70% ethanol extracts were 34.0 $\mu g$/mL, 40.5 $\mu g$/mL, respectively. The DPPH radical scavenging activity increased when it was treated with $\beta$-glucosidase and cellulase, showing $RC_{50}$ value of 24.7 $\mu g$/mL and 25.0 $\mu g$/mL, respectively. In ABTS radical scavenging activity, methanol extract (100 $\mu g$/mL) showed 30% inhibition. In DPPH or ABTS radical scavenging activities, the treatment of $\beta$-glucanase and $\alpha$-amylase shows the highest and the lowest activities, respectively. In $\alpha$-glucosidase inhibitory effect, 70% ethanol extract showed $RC_{50}$ value of 59.9 $\mu g$/mL, but water extract was not inhibitory effective. The $\alpha$-glucosidase inhibitory effect was the highest in multi enzyme treatment. Content of rutin and quercetin in methanol extract showed higher value with 4400.3 mg% and 71.9 mg%, respectively. The 70% ethanol extract of buckwheat contained rutin of 3459.8 mg% and quercetin of 56.9 mg%. In the treatment of $\beta$-glucanase, the rutin content of ethanol extract increased with 5057.4 mg% and multi-enzyme treatment resulted in the modification of rutin glycoside.

해부학실습에서 동료평가 및 자기평가와 해부학 학업성취도의 관련성

감비성(Bee Sung Kam),김민정(Min Jeong Kim),주성일(Seung Il Joo),윤소정(So Jung Yune),임선주(Sun Ju Im),이상엽(Sang Yeoup Lee),윤식(Sik Yoon),백선용(Sun Yong Baek) 대한체질인류학회 2018 해부·생물인류학 (Anat Biol Anthropol) Vol.31 No.1

해부학실습과정은 소그룹 단위로 실습이 진행되면서 팀워크 조성, 성실성, 능동적 학습, 의사소통으로 효율적인 협동학습을 필요로 하며, 이는 전문직업성의 주요한 요소에 해당한다. 본 연구의 목적은 해부학실습 과정에서의 전문직업성을 동료와 본인이 평가하여 학업성취도와의 상관관계를 확인하는 것이다. 2015년 부산대학교 의학전문대학원 1학년 학생의 ‘인체의 구조와 기능’ 과정에서 해부학실습에 참여한 108명의 학생들 대상으로 설문지를 통한 동료평가와 자기평가를 실시하였다. 동료평가와 자기평가의 중앙값을 중심으로 상하로 나누어 높은 동료평가/높은 자기평가, 높은 동료평가/낮은 자기평가, 낮은 동료평가/높은 자기평가, 낮은 동료평가/낮은 자기평가 4개의 집단으로 분류하였다. 동료평가와 자기평가에 따른 4개 집단 중에서 높은 동료평가 집단이 낮은 동료평가 집단에 비해 학업성취도 중에서 과정시험 (F=3.24), 학점 (F=3.54), 예습시험 (F=3.94), 실기시험 (F=3.60) 성적에서 다른 집단과 유의한 차이를 보였다. 학업성취도를 구성하는 성적변인 사이에는 전반적으로 높은 상관계수를 보였다. 그러나 성적변인 중에서 실습시험 성적은 다른 변인과의 상관관계에서 집단에 따라서 차이를 보였다. 실습시험과 다른 변인 사이의 상관관계가 가장 높은 집단은 높은 동료평가/높은 자기평가 집단이었으며, 이어서 낮은 동료평가/ 낮은 자기평가 집단, 낮은 동료평가/높은 자기평가 집단이었으며 높은 동료평가/낮은 자기평가 집단이 상대적으로 낮은 상관관계를 보였다. 결론적으로 동료평가와 자기평가의 상대적 차이에 따른 집단을 대상으로 학업성취도에서의 유의한 차이를 확인하여 이러한 분류체계가 전문직업성의 작업습관에 대한 평가도구로 활용이 가능하며, 동료평가와 자기평가가 모두 높은 집단의 경우는 맥락적 학습에 보다 잘 적응하는 집단으로 생각되었다. Gross anatomy, with cadaver laboratory dissection, is in a unique position to preside over a rich number of activities such as the team work, integrity, active learning, communication in the small group-all aspects of professional conduct. The purposes of this study are to investigate the correlation of professionalism with academic performance and the characteristics of groups of students in the performance variables. First-year Pusan National University School of Medicine students (n=108) from the Class of 2015 taking the gross anatomy course were required to do the self- and peer assessment about the professional behaviors of each of the six members of their dissecting group. The students were classified into one of four subgroups based on their deviation from the self- and peer assessment medians, such as high peer/high self (HP/HS), high peer/low self (HP/LS), low peer/high self (LP/HS), low peer/low self (LP/LS). There were significant higher scores in the high peer groups (HP/HS, HP/LS) in comparison with low peer groups (LP/HS, LP/LS) in the academic performance of end-of-term (F=3.24), credit (F=3.54), pre-Lab (F=3.94), practical examination (F=3.60) scores. Significant correlations among academic performance variables were observed generally. There were some differences in the correlation in the practical examination and other variables. The relatively high correlation between practical examination and other variables is HP/HS, followed by LP/LS, LP/HS and then HP/LS. In conclusion, peer- and self assessment subgroups showed a significant differences in the academic performance. This assignment would be available to evaluate work habits of professionalism in the gross anatomy laboratory. It is suggested that HP/HS group was more adaptable in the contextual leaning the gross anatomy course.

깊이영상에서 실시간 얼굴 검출을 위한 I-MCTBoost

최형일(Hyung-Il Choi),원선희(Sun-Hee Weon),주성일(Sung-Il Joo) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.3

본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다. This paper proposes a method of boosting-based classification for the purpose of real-time face detection. The proposed method uses depth images to ensure strong performance of face detection in response to changes in lighting and face size, and uses the depth difference feature to conduct learning and recognition through the I-MCTBoost classifier. I-MCTBoost performs recognition by connecting the strong classifiers that are constituted from weak classifiers. The learning process for the weak classifiers is as follows: first, depth difference features are generated, and eight of these features are combined to form the weak classifier, and each feature is expressed as a binary bit. Strong classifiers undergo learning through the process of repeatedly selecting a specified number of weak classifiers, and become capable of strong classification through a learning process in which the weight of the learning samples are renewed and learning data is added. This paper explains depth difference features and proposes a learning method for the weak classifiers and strong classifiers of I-MCTBoost. Lastly, the paper presents comparisons of the proposed classifiers and the classifiers using conventional MCT through qualitative and quantitative analyses to establish the feasibility and efficiency of the proposed classifiers.