비디오속의 얼굴추적 및 PCA기반 얼굴포즈분류와 (2D)²PCA를 이용한 얼굴인식

김진율,김용석,Kim, Jin-Yul,Kim, Yong-Seok 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.5

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다. In typical face recognition systems, the frontal view of face is preferred to reduce the complexity of the recognition. Thus individuals may be required to stare into the camera, or the camera should be located so that the frontal images are acquired easily. However these constraints severely restrict the adoption of face recognition to wide applications. To alleviate this problem, in this paper, we address the problem of tracking and recognizing faces in video captured with no environmental control. The face tracker extracts a sequence of the angle/size normalized face images using IVT (Incremental Visual Tracking) algorithm that is known to be robust to changes in appearance. Since no constraints have been imposed between the face direction and the video camera, there will be various poses in face images. Thus the pose is identified using a PCA (Principal Component Analysis)-based pose classifier, and only the pose-matched face images are used to identify person against the pre-built face DB with 5-poses. For face recognition, PCA, (2D)PCA, and $(2D)^2PCA$ algorithms have been tested to compute the recognition rate and the execution time.

구조 실험 및 응력 해석을 통한 복사 소자의 안전성 평가

김진율 ( Jin Yul Kim ),김동섭 ( Dong Seob Kim ),박병락 ( Byung Rak Park ),김진성 ( Jin Sung Kim ),김민성 ( Min Sung Kim ),박찬익 ( Chan Yik Park ),황운봉 ( Woon Bong Hwang ) 한국복합재료학회 2013 Composites research Vol.26 No.4

본 연구에서는 기계적·전기적 기능을 모두 만족하는 다중대역 스킨구조물에서의 복사 소자를 2중 사출으로 제작하였다. 추후 외부 스킨 구조 변형에 따른 복사 소자의 안정성을 검증하기 위하여 충격 및 좌굴에 대한 시험과 축 하중과 전단 하중에 대한 강도 해석을 실시하였다. 그리고 다중 대역 안테나 스킨 구조의 복사 소자에 대한 실험적 방법과 해석적 방법을 통한 강도 분석 결과, 구조의 허용 하중을 예측하고 충격과 좌굴에 대한 안정성을 평가할 수 있었다. This study manufactured the radiating element of multi-band antenna skin structure which satisfy electrical and mechanical performance and is made by double injection molding process. Structural test including impact and buckling test is carried out and stress analysis is simulated to evaluate safety of radiating element for the axial and shear loads, when changing of the skin structure is occurred by the external force. To predict allowable load of structure and evaluate safety on impact and buckling, experimental and analytic method is used in strength analysis of structure.

선박 유압 조타시스템의 구조안전성 검토

김동욱(Dong Wook Kim),오세영(Se Young Oh),이경세(Kyung Seh Lee),김진율(Jin Yul Kim),김종명(Jong Myung Kim),김세익(Se Ik Kim) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.4

마이크로 패턴 구조 재료의 트라이볼로지적 특성에 관한 연구

김재강(Jae-Kang Kim),김진율(Jin-Yul Kim),김창래(Chang-Lae Kim),김대은(Dae-Eun Kim) 대한기계학회 2014 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2014 No.11

비디오속의 얼굴추적 및 PCA기반 얼굴포즈분류와 (2D)²PCA를 이용한 얼굴인식

김진율(Jin-Yul Kim),김용석(Yong-Seok Kim) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.5

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, (2D)²PCA의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다. In typical face recognition systems, the frontal view of face is preferred to reduce the complexity of the recognition. Thus individuals may be required to stare into the camera, or the camera should be located so that the frontal images are acquired easily. However these constraints severely restrict the adoption of face recognition to wide applications. To alleviate this problem, in this paper, we address the problem of tracking and recognizing faces in video captured with no environmental control. The face tracker extracts a sequence of the angle/size normalized face images using IVT (Incremental Visual Tracking) algorithm that is known to be robust to changes in appearance. Since no constraints have been imposed between the face direction and the video camera, there will be various poses in face images. Thus the pose is identified using a PCA (Principal Component Analysis)-based pose classifier, and only the pose-matched face images are used to identify person against the pre-built face DB with 5-poses. For face recognition, PCA, (2D)PCA, and (2D)²PCA algorithms have been tested to compute the recognition rate and the execution time.

능동적 윤곽 모델과 색상 기반 파티클 필터를 결합한 얼굴 추적

김진율(Jin-Yul Kim),정재기(Jae-Ki Jeong) 한국통신학회 2015 韓國通信學會論文誌 Vol.40 No.10

HOG-PCA기반 pRBFNNs 패턴분류기를 이용한 보행자 검출 시스템의 설계 및 구현

김진율(Jin-Yul Kim),박찬준(Chan-Jun Park),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2015 전기학회논문지 Vol.64 No.7

In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.

즉시 역추적 기법을 사용한 비터비 복호기를 위한 생존경로 메모리 관리방법

김진율(Jin- Yul Kim),정기주(Kijoo Jeong),김범진(Beom Jin Kim) 한국통신학회 2001 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2001 No.11

포즈 추정 기반 얼굴 인식 시스템 설계

김진율(Jin-Yul Kim),김종범(Jong-Bum Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.4

This paper is concerned with the design methodology of face recognition system based on pose estimation. In 2-dimensional face recognition, the variations of facial pose cause the deterioration of recognition performance because object recognition is carried out by using brightness of each pixel on image. To alleviate such problem, the proposed face recognition system deals with Learning Vector Quantizatioin(LVQ) or K-Nearest Neighbor(K-NN) to estimate facial pose on image and then the images obtained from LVQ or K-NN are used as the inputs of networks such as Convolution Neural Networks(CNNs) and Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs). The effectiveness and efficiency of the post estimation using LVQ and K-NN as well as face recognition rate using CNNs and RBFNNs are discussed through experiments carried out by using ICPR and CMU PIE databases.

개선된 스네이크 알고리즘을 이용한 객체 윤곽 추적

김진율(Jinyul Kim),정재기(Jaeki Jeong) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.6

스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다. The snake algorithm is widely adopted to track objects by extracting the active contour of the object from background. However it fails to track the target converging to the background if there exists background whose gradient is greater than that of the pixels on the contour. Also the contour may shrink when the target moves fast and the snake algorithm misses the boundary of the object in its searching window. To alleviate these problems we propose an improved algorithm that can track object contour more robustly. Firstly we propose two external energy functions the edge energy and the contrast energy. One is designed to give more weight to the gradient on the boundary and the other to reflect the contrast difference between the object and background. Secondly by computing the motion vector of the contour from the difference of the two consecutive frames we can move the snake pointers of the previous frame near the region where the object boundary is probable at the current frame. Computer experiments show that the proposed method is more robust to the complicated background than the previously known methods and can track the object with fast movement.