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최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘 설계
마창민(Chang-Min Ma),유성훈(Sung-Hoon Yoo),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.6
본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다. In this paper, Face recognition algorithm is designed based on optimized pRBFNNs pattern classifier using three-dimensional scanner. Generally two-dimensional image-based face recognition system enables us to extract the facial features using gray-level of images. The environmental variation parameters such as natural sunlight, artificial light and face pose lead to the deterioration of the performance of the system. In this paper, the proposed face recognition algorithm is designed by using three-dimensional scanner to overcome the drawback of two-dimensional face recognition system. First face shape is scanned using three-dimensional scanner and then the pose of scanned face is converted to front image through pose compensation process. Secondly, data with face depth is extracted using point signature method. Finally, the recognition performance is confirmed by using the optimized pRBFNNs for solving high-dimensional pattern recognition problems.
최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 알고리즘 설계
오성권(Sung-Kwun Oh),마창민(Chang-Min Ma),유성훈(Sung-Hoon Yoo) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다. In this study, we propose the design of optimized pRBFNNs-based face recognition system using two-dimensional Image and ASM algorithm. usually the existing 2 dimensional face recognition methods have the effects of the scale change of the image, position variation or the backgrounds of an image. In this paper, the face region information obtained from the detected face region is used for the compensation of these defects. In this paper, we use a CCD camera to obtain a picture frame directly. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. AdaBoost algorithm is used for the detection of face image between face and non-face image area. We can butt up personal profile by extracting the both face contour and shape using ASM(Active Shape Model) and then reduce dimension of image data using PCA. The proposed pRBFNNs consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of RBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face image database and then demonstrated from viewpoint of the output performance and recognition rate.
지능형 알고리즘 기반 RGBW Dimming control LED 감성조명 시스템 개발
임승준(Sung-Joon Lim),마창민(Chang-Min Ma),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
본 연구는 감성 공학과 인공 지능 알고리즘의 하나인 퍼지 추론을 이용하여 LED 색온도 제어시스템의 체계적인 제어를 위한 퍼지 추론 기반 LED 감성 조명 시스템을 개발하고자 한다. 감성공학 영역에서 하나의 형용사 언어로 표현되는 감성과 색상과의 관계를 바탕으로 조명 색상을 조절 하거나, 수업의 학습 능률을 높이기 위해 RGB LED의 조명 색상을 조절한다. 또한 GPS에서 위도 및 경도, 그리고 온습도 정보를 얻어 불쾌지수를 산출하고 퍼지 추론을 적용하여 LED 조명의 조도와 색상을 조정하는 조명시스템의 개발한다. 지능형 LED 감성조명 시스템은 학교나 빌딩의 조명통합관리 시스템의 일부로써 상황에 알맞은 조명 색상을 추론하며 수업과목이나 상황에 따라 원하는 분위기를 연출함으로써 학습능력 및 업무효율을 높일 수 있을 것이다.
지능형 알고리즘 기반 RGBW Dimming control LED 감성조명 시스템 개발
오성권(Sung-Kwun Oh),임승준(Sung-Joon Lim),마창민(Chang-Min Ma),김진율(Jin-Yul Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.3
본 연구는 감성 공학과 인공 지능 알고리즘의 하나인 퍼지 추론을 이용하여 LED 색온도 제어시스템의 체계적인 제어를 위한 퍼지 추론 기반 LED 감성 조명 시스템을 개발하고자 한다. 감성공학 영역에서 하나의 형용사 언어로 표현되는 감성과 색상과의 관계를 고려하여 감성언어를 결정하고, 인간의 뇌에서 나오는 뇌파의 파장과 색온도와의 관계를 고려하여 수업과목의 종류를 결정한다. 결정된 감성언어와 수업과목의 종류를 이용하여 RGB LED의 색온도를 조정한다. 더불어 GPS(Global Positioning System)로 위도와 경도의 정보를 이용하여 실시간으로 태양의 고도를 산출하고, 온도 및 습도센서의 정보를 이용하여 불쾌지수를 산출한다. 결과로 나온 태양의 고도와 불쾌지수의 변화에 따라 LED 조명시스템의 White LED의 조도와 RGB LED의 색온도를 조정한다. 개발된 LED 감성조명 시스템은 상황에 알맞은 분위기를 연출함으로써 학습능력과 업무능력의 효율 향상 등을 이끌어 낼 수 있을 것이다. The study uses department of the sensitivity and fuzzy reasoning, one of artificial intelligence algorithms, so that develop LED lighting system based on fuzzy reasoning for systematical control of the LED color temperature. In the area of sensitivity engineering, by considering the relation between color and emotion expressed as an adjective word, the corresponding sensitivity word can be determined, By taking into consideration the relation between the brain wave measured from the human brain and the color temperature, the preferred lesson subject can be determined. From the decision of the sensitivity word and the lesson subject, we adjust the color temperature of RGB (Red, Green, Blue) LED. In addition, by using the information of the latitude and the longitude from GPS(Global Positioning System), we can calculate the on-line moving altitude of sun. By using the sensor information of both temperature and humidity, we can calculate the discomfort index. By considering the altitude of sun as well as the value of the discomfort index, the illumination of W(white) LED and the color temperature of RGB LED can be determined. The (LED) sensitivity lighting control system is bulit up by considering the sensitivity word, the lesson subject, the altitude of sun, and the discomfort index The developed sensitivity lighting control system leads to more suitable atmosphere and also the enhancement of the efficiency of lesson subjects as well as business affairs.