다차원 특징 및 가중블록 투표방식을 이용한 얼굴 인식 성능 향상 기법

장재윤(Jae-Yoon Jang),윤호섭(Ho-Sub Yoon) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6

This paper proposes novel block voting measure for improving user face recognition system performance. In order to exploit sample’s global and local characteristic, We use various feature and make large dimension feature by concatenation. After then, compare gallery set with probe image. In this step, we divide feature into some block, and recognize each block using cosine similarity. And we obtain probe image class using weighted voting which calculated by block recognition result. This proposed method has advantage that is robustness for noise or outlier data. Because this method depend on the number of sub-block, if enough sub-blocks are guaranteed, it can make improved performance on face recognition system.

눈 영역 추출에 의한 얼굴 기울기 교정

윤호섭,왕민,민병우,Yoon, Ho-Sub,Wang, Min,Min, Byung-Woo 대한전자공학회 1996 전자공학회논문지-B Vol.b33 No.12

This paper describes facial component detection and skew correction algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. The relations between human face components are represented by several rules. We adopt an edge detection algorithm using sobel mask and 8-connected labelling algorith using array pointers. A labeled image has many isolated components. initially, the eye size rules are used. Eye size rules are not affected much by irregular input image conditions. Eye size rules size, and limited in the ratio between gorizontal and vertical sizes. By the eye size rule, 2 ~ 16 candidate eye components can be detected. Next, candidate eye parirs are verified by the information of location and shape, and one eye pair location is decided using face models about eye and eyebrow. Once we extract eye regions, we connect the center points of the two eyes and calculate the angle between them. Then we rotate the face to compensate for the angle so that the two eyes on a horizontal line. We tested 120 input images form 40 people, and achieved 91.7% success rate using eye size rules and face model. The main reasons of the 8.3% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows. To detect facial components from the failed images, we are developing a mouth region processing module.

2진 영상에 대한 계층적 하이퍼큐브 및 유사성 척도

윤호섭(Ho Sub Yoon),이근수(Kun Soo Lee),최형일(Hyung Ill Choi) 한국정보과학회 1990 정보과학회논문지 Vol.17 No.5

영상 데이타베이스 시스템의 구축을 위하여 중요한 고려사항은 방대한 영상자료를 어떻게 효율적으로 표현하고 영상자료간의 유사성(similarity)을 어떠한 방법으로 정의할 것인가 하는 문제이다. 본 논문에서는 영상을 효율적으로 압축시키면서 유사성 척도를 이용할 수 있는 계층적 하이퍼큐브를 물체를 정규화시킨 후 규칙적 방법으로 생성한다. 이와 같이 생성된 계층적 하이퍼큐브간의 유사성 측정은 트리의 각 레벨에서의 형태를 비교함으로써 이루어진다. The main considerations in desinging image database system are how to effectively represent large image data and how to define similarities among various image data. This paper suggests a method for constructing normalized hierachical hypercube with shape information through regular decomposition and MER(Minimum Enclosing Rectangle). Also this paper provides a similarity measure which can be derived from the constructed hierachical hypercube.

신경망을 이용한 체중 분포 이동 파형 추출 및 분석

윤호섭(Ho Sub Yoon),배창석(Chang Seok Bae),민병우(Byung Woo Min) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.6

체중 분포 이동 파형이란 신체 운동시 왼발과 오른 발에 연속적으로 실리는 체중의 변화에 의해 생성되는 파형을 의미한다. 본 연구에서는 골퍼의 티샷 스윙시 전자 체중기에 의해 감지되는 연속적인 체중 분포 이동 파형에서 한 사이클의 티샷 스윙 파형을 신경망 기법을 적용하여 추출한 후, 추출된 파형에서 9개의 특징점을 찾고 이를 분석하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 입력 파형으로부터 스윙 부분만을 효율적으로 분류할 수 있는 특징 추출 방법을 제안하였으며, 여러 번의 실험 및 학습에 의해 최적의 신경망을 구축하여 97.75% 이상의 높은 인식율을 얻을 수 있었다. 신경망은 3층의 오류 역전파 알고리즘으로 구성하였으며 8개의 입력 노드, 10개의 히든 노드 그리고 2개의 출력 노드를 갖는다. 또한, 입력 벡터의 중요성을 측정한 후 이를 바탕으로 입력 노드와 히든 노드를 연결하는 초기 가중치를 수정하여 재 학습하였다. 10개의 랜덤 시드 상에서 수정된 초기 가중치에 의한 학습으로 인식율이 향상되고 학습 시간이 단축됨을 보였다. 추출된 스윙 파형 내에서 9개의 특징점을 추출하기 위해 사전 지식을 이용하여 3개의 특징점을 먼저 찾고, 나머지 특징점은 시간 보간을 이용하여 찾았다. A weight-shift waveform is qenerated by continuously changed weights loaded on the left foot and the right foot in human motion. In this study, one cycle of a continuous weight-shift waveform, resulted from a golf tee-shot swing motion and sensed by an electronic weight scaler, is extracted using a neural networkbased method and then 9 feature points are detected. An error back-propagation algorithm for effective classification of the swing part from input waveform is proposed. The neural network has 3 layers which are composed 8 input nodes, 10 hidden nodes, and 2 output nodes. The optimal neural network is implemented through several experiments and the recognition rate of 97.75% is achieved. In other experiments, initial connection strengths between input nodes and hidden nodes are modified by the measured importance of input nodes Using modified initial connection strengths with ten random seeds, the recognition rate and the learning speed are shown to be improved. To extract the 9 feature points from the extracted one-cycle swing waveform, a priori knowledge is used to detect 3 feature points and remaining feature points are extracted using time interpolation.

영상인식 서비스 기술 및 시장동향

윤호섭(Ho-Sub Yoon) 한국정보과학회 2013 정보과학회지 Vol.31 No.2

실 환경에서의 인간로봇상호작용 컴포넌트의 성능평가

윤호섭(Ho Sub Yoon),박범철(Beom Chul Park),반규대(Kyu Dae Ban),윤우한(Woo Han Yun),배경숙(Kyung Sook Bae),김혜진(Hye Jin Kim),김도형(Do Hyung Kim) 한국로봇학회(논문지) 2008 로봇학회 논문지 Vol.3 No.3

시간 에지와 컬러 정보를 이용한 손 영역 자동 추적

윤호섭(Ho-Sub Yoon),소정(Jung Soh),왕민(Min Wang),민병우(Byung-Woo Min) 대한전자공학회 1997 대한전자공학회 학술대회 Vol.1997 No.6

HMM을 이용한 알파벳 제스처 인식

윤호섭(Ho-Sub Yoon),소정(Jung Soh),민병우(Byung-Woo Min) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ

The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods for hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking arid gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroid, and thus, produces a trajectory The spotting algorithm divides the trajectory into real and meaningless gestures. In constructing a feature database, the proposed approach lise the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.

고립 영역 분석에 의한 얼굴 요소 추출

윤호섭(Ho-Sub Yoon),소정(Jung Soh),왕민(Min Wang),민병우(Byung-Woo Min) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.7

본 논문은 얼굴 인식을 위한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘을 기술한다. 자연스런 사무실 환경에서 얼굴 구성 요소를 추출하기 위해 고립 영역에 관한 사전 지식 및 얼굴 모델 정보를 사용하였다. 사람의 얼굴 요소간의 구성 관계는 여러 규칙으로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 적응 소벨 마스크를 이용한 에지 검출 및 8-연결 레이블링 알고리즘을 수행한다. 레이블링된 영상은 많은 고립 영역을 갖는다. 먼저, 불규칙적인 입력 상태에 크게 영향받지 않는 눈의 크기 규칙을 이용한다. 이 규칙은 눈 요소가 배경으로부터 고립되며, 적절한 크기를 가지고 있고, 일정 비의 수평 수직길이를 갖는다는 지식에 기반을 둔 규칙이다. 다음은 눈 후보 영역에 대해 모양 및 관계 검증 수행 후, 얼굴 모델을 통한 검증을 통해 눈 쌍을 찾는다. 찾아진 눈 쌍의 위치를 기준으로 코와 입의 영역을 추출한다. 40명의 사람으로부터 얻은 80개의 입력 영상을 대상으로 제안된 알고리즘을 수행한 결과 91%의 추출률을 얻었다. 실패한 9%는 눈 영역에 근접한 눈썹 영역 등이 연결되어 나타났기 때문이다. 이 경우는 개발중인 입 영역 처리 모듈을 이용하여 해결할 수 있을 것으로 기대된다. This paper describes a facial component detection algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. Relations between human face components are represented by various rules We perform edge detection using an adaptive Sobel mask and 8 connected labelling. Labeled images have many isolated components. First, eye size rules that are not affected much by irregular input image conditions are used The rules are based on the knowledge that an eye component is isolated from background, expected to have a stable size, and limited in the ratio of horizontal to vertical sizes. Then shapes of and relations · between eye candidate regions are verified and one eye pair is located using face model verification Nose and moth regions are extracted based on the location of the eye pair. We tested 80 images of 40 people, and achieved 91% detection rate using the proposed algorithm The main reasons of the 9% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows These cases arc expected to he handled by the mouth region processing module being developed.

HMM 인식기 상에서 방향, 속도 및 공간 특징량에 따른 제스처 인식 성능 비교

윤호섭(Ho-Sub Yoon),양현승(Hyun-Seung Yang) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.5·6

논문은 카메라로부터 획득된 영상 시퀀스로부터 얻어진 제스처 궤적 정보를 바탕으로 가장 기본적인 방향, 속도 및 공간 특징을 추출한 후, 각각의 특징 정보들의 인식 결과를 비교하여 어떠한 정보가 가장 유용한지 평가한다. 이를 위해 제스처 궤적 추적을 위해선 컬러 정보 및 모션 정보를 사용하였고, 인식모델로는 시간 데이타 처리에 적합한 HMM을 구성하였다. 실험을 위한 제스처 DB로는 인식하고자 하는 그래픽, 숫자, 알파벳모양의 48개 제스처에 대해 20명으로부터 5개씩 총 4800개의 데이타를 구축하였다. The objective of this paper is to evaluate most useful feature vector space using the angle, velocity and location features from gesture trajectory which extracted hand regions from consecutive input images and track them by connecting their positions. For this purpose, the gesture tracking algorithm using color and motion information is developed.The recognition module is a HMM model to adaptive time various data. The proposed algorithm was applied to a database containing 4,800 alphabetical handwriting gestures of 20 persons who was asked to draw his/her handwriting gestures five times for each of the 48 characters.