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電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electro... 13건

  1. [국내논문]   학회소식  

    편집부
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 12 - 17 , 2012 , 1016-9288 ,

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  2. [국내논문]   학회일지  

    편집부
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 18 - 18 , 2012 , 1016-9288 ,

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  3. [국내논문]   영상이해 기술  

    김창익
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 19 - 19 , 2012 , 1016-9288 ,

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  4. [국내논문]   관심영역 검출 기술과 적용사례  

    김원준 (한국과학기술원 ) , 김창익 (한국과학기술원)
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 20 - 28 , 2012 , 1016-9288 ,

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  5. [국내논문]   인지기반 영상처리를 위한 특징점 검출 및 응용 기술  

    원치선 (동국대학교 ) , 엄기현 (동국대학교 ) , 조경은 (동국대학교 ) , 심성대 (국방과학연구소)
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 29 - 35 , 2012 , 1016-9288 ,

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  6. [국내논문]   Face Recognition Grand Challenge (FRGC) 및 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기술 개발 동향   피인용횟수: 1

    황원준 (삼성종합기술원 ;) , 김준모
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 36 - 44 , 2012 , 1016-9288 ,

    초록

    본 논문에서는 최근 얼굴 인식 평가에 많이 사용된 FRGC Ver 2.0 DB와 그 프로토콜을 간략히 소개하고 이를 이용한 다양한 얼굴 인식 방법 및 그 개발 동향에 대해서 살펴보고자 한다. FRGC는 객관적인 2D/3D 얼굴 인식 알고리즘 성능 평가를 위해서 공개되었는데, 본 논문에서는 2D 정면 얼굴 인식에 대한 내용을 위주로 기술하고자 한다. FRGC의 2D 얼굴 인식 DB는 주로 조명의 Control 유무에 따른 성능 비교를 위한 평가 프로토콜을 제안하고 있다. 이에 2004년부터 최근까지 10개 이상의 알고리즘이 발표되었고, 본 논문에서는 중요한 11개의 알고리즘을 살펴보고자 한다. 또한 이들 알고리즘에서 핵심적으로 사용되는 특징 추출 알고리즘을 살펴보고 마지막으로 각 알고리즘의 FRGC DB에서의 성능을 비교 평가하고자 한다.

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  7. [국내논문]   Extended Support Vector Machines for Object Detection and Localization  

    Feyereisl, Jan (POSTECH ) , Han, Bo-Hyung (POSTECH)
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 45 - 54 , 2012 , 1016-9288 ,

    초록

    Object detection is a fundamental task for many high-level computer vision applications such as image retrieval, scene understanding, activity recognition, visual surveillance and many others. Although object detection is one of the most popular problems in computer vision and various algorithms have been proposed thus far, it is also notoriously difficult, mainly due to lack of proper models for object representation, that handle large variations of object structure and appearance. In this article, we review a branch of object detection algorithms based on Support Vector Machines (SVMs), a well-known max-margin technique to minimize classification error. We introduce a few variations of SVMs-Structural SVMs and Latent SVMs-and discuss their applications to object detection and localization.

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  8. [국내논문]   지능형 영상감시를 위한 객체검출 및 해석 기술  

    김태경 (중앙대학교 ) , 백준기 (중앙대학교)
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 55 - 65 , 2012 , 1016-9288 ,

    초록

    Object detection is a fundamental task for many high-level computer vision applications such as image retrieval, scene understanding, activity recognition, visual surveillance and many others. Although object detection is one of the most popular problems in computer vision and various algorithms have been proposed thus far, it is also notoriously difficult, mainly due to lack of proper models for object representation, that handle large variations of object structure and appearance. In this article, we review a branch of object detection algorithms based on Support Vector Machines (SVMs), a well-known max-margin technique to minimize classification error. We introduce a few variations of SVMs-Structural SVMs and Latent SVMs-and discuss their applications to object detection and localization.

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  9. [국내논문]   모델 기반 카메라 추적 기술 동향   피인용횟수: 3

    박한훈 (한양대학교 ) , 서병국 (한양대학교 ) , 박종일 (한양대학교)
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 66 - 75 , 2012 , 1016-9288 ,

    초록

    Object detection is a fundamental task for many high-level computer vision applications such as image retrieval, scene understanding, activity recognition, visual surveillance and many others. Although object detection is one of the most popular problems in computer vision and various algorithms have been proposed thus far, it is also notoriously difficult, mainly due to lack of proper models for object representation, that handle large variations of object structure and appearance. In this article, we review a branch of object detection algorithms based on Support Vector Machines (SVMs), a well-known max-margin technique to minimize classification error. We introduce a few variations of SVMs-Structural SVMs and Latent SVMs-and discuss their applications to object detection and localization.

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  10. [국내논문]   영상 기반 지능형 자동차 기술  

    유훈재 (연세대학교 ) , 손광훈 (연세대학교)
    電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers v.39 no.2 = no.333 ,pp. 76 - 84 , 2012 , 1016-9288 ,

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    Object detection is a fundamental task for many high-level computer vision applications such as image retrieval, scene understanding, activity recognition, visual surveillance and many others. Although object detection is one of the most popular problems in computer vision and various algorithms have been proposed thus far, it is also notoriously difficult, mainly due to lack of proper models for object representation, that handle large variations of object structure and appearance. In this article, we review a branch of object detection algorithms based on Support Vector Machines (SVMs), a well-known max-margin technique to minimize classification error. We introduce a few variations of SVMs-Structural SVMs and Latent SVMs-and discuss their applications to object detection and localization.

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