한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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신경망을 이용한 정상·비정상 얼굴유형 탐지 연구

A Research on Anomaly type of face detection using Neural Network

  • 김운영 (서울호서전문학교 사이버해킹보안과) ;
  • 원일용 (서울호서전문학교 사이버해킹보안과)
  • Kim, Woon-Yoeng (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Technical College) ;
  • Weon, IllYoung (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Technical College)
  • 발행 : 2009.11.13
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초록

본 논문에서는 신경망의 오류 역전파(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용한 얼굴의 정상 비정상을 인식하는 보안 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 정지영상 및 동영상에서 입력된 얼굴영상을 전처리 단계에서 얼굴영역을 검출하여 $160{\times}160$ 크기의 고정 크기로 확대 및 축소 작업을 거친다. Mosaic 처리와 LaplacianEdge 처리를 거쳐 $40{\times}40$ 크기로 이진화한 정규화 데이터를 Gravity-Center 처리를 한다. 오류 역전파 학습 알고리즘으로 얼굴의 특징을 학습한 후 각종 정상 및 비정상 얼굴 데이터를 이용하여 인식률을 실험 하였다. 실험데이터는 이 분야의 공인 자료인 LFW Face Database[7] 데이터를 사용하였으며, 실험결과는 제안된 방법이 문제 해결에 적합한 접근임을 보여준다.

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