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- 저자 : 나문수(Ra, Moon-Soo) (검색결과 4 건)
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최균건(Junjian Cui),나문수(Moonsoo Ra),김회율(Whoi-Yul Kim) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.4
지문의 땀샘(pore)은 지문인식 분야에서 아주 유용한 특징의 하나이고 땀샘에 기반한 지문인식 시스템도 많이 제안되었다. 땀샘 정보를 이용하여 지문을 인식하려면 땀샘을 정확하게 추출하는 것이 아주 중요하다. 기존의 땀샘 추출 방법은 2차원 모델정합 기법을 이용하여 땀샘 중심을 검출한다. 본 논문에서는 2차원 모델보다 간단한 1차원 가우시안 모델을 이용한 땀샘 추출 방법을 제안한다. 1차원 모델을 이용하여 모델정합하는 과정에 2차원 모델보다 적은 연산량을 필요한다는 장점이 있다. 제안하는 방법은 먼저 국부적 융선(ridge)의 방향을 계산하고 융선 마스크(ridge mask)를 생성한 다음 땀샘 중심이 주변보다 밝다는 성질을 이용하여 사이즈가 각각 3 × 3 과 5 × 5인 필터로 땀샘 후보를 찾는다. 검출된 땀샘 후보에 대하여 1차원 가우시간 모델정합을 적용하여 땀샘 중심을 검출한다. 땀샘 추출 실험을 통하여 제안하는 방법은 기존의 2차원 모델에 기반한 방법보다 더 높은 땀샘 검출률을 보여주었고 땀샘 매칭 실험을 통하여 제안하는 땀샘 추출 방법이 지문인식에 사용될 수 있음을 보여준다. Fingerprint pores have proven to be useful features for fingerprint recognition and several pore-based fingerprint recognition systems have been reported recently. In order to recognize fingerprints using pore information, it is very important to extract pores reliably and accurately. Existing pore extraction methods utilize 2D model fitting to detect pore centers. This paper proposes a pore extraction method using 1D Gaussian model which is much simpler than 2D model. During model fitting process, 1D model requires less computational cost than 2D model. The proposed method first calculates local ridge orientation; then, ridge mask is generated. Since pore center is brighter than its neighboring pixels, pore candidates are extracted using a 3 × 3 filter and a 5 × 5 filter successively. Pore centers are extracted by fitting 1D Gaussian model on the pore candidates. Extensive experiments show that the proposed pore extraction method can extract pores more effectively and accurately than other existing methods, and pore matching results show the proposed pore extraction method could be used in fingerprint recognition.
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전역 실루엣 및 지역 광류 특징을 이용한 사람의 동작 인식
김현철(Kim, HyunCheol),나문수(Ra, Moon-Soo),김희권(Kim, Hee-Kwon),남승우(Nam, Seung-Woo),이재호(Lee, Jae-Ho),김회율(Kim, Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.11
인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.
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거리 카메라를 이용한 얼굴 검출 기반 실시간 시선 보정 방법
조훈(Hoon Jo),나문수(Moon-soo Ra),김회율(Whoi-yul Kim),김득화(Deuk-hwa Kim) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.11
본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU를 장착한 PC 에서 320 × 240 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.
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