바이오 인식, 즉 지문, 목소리, 얼굴, 눈동자, 칩, 땀 등 인간이 가진 바이오 인식 정보를 기반으로 한 IT는 많은 응용이 가능하다. IT 전문가들은 모바일을 활용한 바이오 인식 비즈니스야말로 21세기의 새로운 광맥이 된다고 믿고 있다. 바이오 인식 기술은 가트너 그룹 및 미국 MIT 대학의 '21세기 유망 20대 기술' 중 하나로 선정되기도 하였으며 타 IT 산업에 비해 10~20% 이상의 높은 성장률을 보일 것으로 예상하고 있다 본 논문에서는 이와 같은 바이오 인식 기술을 모바일장치에 적용한 최신 사례들을 분석하고 동향을 소개한다.
최근 많은 착용형 컴퓨터가 개발되었지만, 아직도 입력 및 출력 관점에서 보면 사용자 인터페이스에 많은 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 EOG 감지 회로와 마커 인식에 기반한 착용형 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스에서 EOG 감지 회로는 지시 장치로 사용되는데, 눈 주위의 전위차를 감지함으로써 눈동자의 움직임을 추적한다. 사용자가 다루고자 하는 객체는 사람이 인지 가능한 마커로 표시되며 마커 인식 시스템은 카메라 영상으로부터 마커를 검출하고 인식한다. 마커가 인식되면 해당하는 객체에 대한 속성창과 마커 창이 HMD에 디스플레이되고 사용자는 원하는 속성이나 메소드를 선택함으로써 객체를 다루게 된다. EOG 감지 회로와 마커 인식 시스템을 이용함으로써 사용자는 착용형 컴퓨팅 환경에서 눈동자의 움직임만으로 객체의 조작을 손쉽게 수행할 수 있다.
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 얼굴인식을 위한 눈동자를 검출하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 사용하여 홍채의 후보가 되는 영역을 구한 후 양자를 잇는 선분의 길이 및 기울기의 허용치 안에 있는 모든 영역에 대해 본 논문에서 제안한 방식으로 그 값을 계산한다. 이 값은 영역의 근방영역에서 홍채의 경계선에 대응하는 원을 허프변환으로 구했을 때 후보 영역의 원에서의 후보 영역과 인접하면서 분리된 영역 내의 평균 휘도 값 및 영역을 포함한 부분화상과 눈의 템프릿 사이의 정규화된 상관계수를 사용하여 계산된다. 그리고 그 값을 최소로 하는 영역들을 택하여 이것을 양눈의 홍채로 검출한다. 안경을 쓰지 않은 총 150장의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과 최대 97.3%, 최소 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었으며, 약간의 오차를 허용한 경우에는 최대 99.3%, 최소 96.7%의 성공률을 얻을 수 있었다.
이 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정인식 시스템을 제안한다. 먼저 얼굴 인식 시스템으로 Haar-like feature의 특징 마스크를 이용한 방법을 적용하였다 인식된 얼굴은 눈을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리한다. 그래서 얼굴 요소 추출에 용이하게 된다. 얼굴 요소 추출은 PCA를 통한 고유 얼굴의 고유 눈과 고유 입의 템플릿 매칭으로 추출하였다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징을 통하여 표정을 인식한다. 눈과 입의 특징 값은 실험을 통하여 정한 각 표정별 임계 값과 비교하여 표정이 인식된다. 본 논문은 기존의 논문에서 거의 사용하지 않는 눈동자의 비율을 적용하여 기존의 표정인식 알고리즘보다 인식률을 높이는 방향으로 제안되었다. 실험결과 기존의 논문보다 인식률이 개선됨을 확인 할 수 있었다.
얼굴 표정인식에 관한 연구에서 인식 대상은 대부분 얼굴의 정면 정지 화상을 가지고 연구를 한다. 얼굴 표정인식에 큰 영향을 미치는 대표적인 부위는 눈과 입이다. 그래서 표정 인식 연구자들은 얼굴 표정인식 연구에 있어서 눈, 눈썹, 입을 중심으로 표정 인식이나 표현 연구를 해왔다. 그러나 일상생활에서 카메라 앞에 서는 대부분의 사람들은 눈동자의 빠른 변화의 인지가 어렵고, 많은 사람들이 안경을 쓰고 있다. 그래서 본 연구에서는 눈이 가려진 경우의 표정 인식을 Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 시도하였다.
최근 카드사 정보 유출과 더불어 유출된 개인정보를 악용한 범죄가 빈번하게 일어남에 따라 정보보호에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 국내 스마트폰 가입자 수도 4100만 명을 넘어가면서 모바일 보안에 대한 중요성 역시 강조되고 있는 가운데 지문, 홍채, 얼굴, 목소리, 눈동자 등 개개인의 고유 정보를 이용하여 인증하는 바이오 인식 기술이 주목을 받고 있다. 최근 휴대폰 제조업체들도 스마트폰 기기 내에 바이오 인식 기술을 탑재하여 기존의 인증 방식인 잠금 패턴이나 PIN 방식보다 강화된 보안성을 제공하고 있다. 또한 모바일 결제 서비스 이용 증가에 따라 바이오 인식 결제 서비스를 제공.이용할 수 있어 그 활용성은 매우 클 것으로 전망된다. 하지만 바이오 데이터의 안전한 처리 문제, 바이오 인식 서비스의 부족 등과 같은 문제점이 따르는 실정이다. 본고에서는 바이오 인식 기술의 적용 현황 및 국내외 동향을 살펴보고 바이오 인식 시장의 문제점 분석과 이에 따른 개선 방향에 대해서 연구한다.
사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.
얼굴 표정인식에 관한 연구는 대부분 얼굴의 정면 화상을 가지고 연구를 한다. 얼굴 표정인식에 큰 영향을 미치는 대표적인 부위는 눈과 입이다. 그래서 표정 인식 연구자들은 눈, 눈썹, 입을 중심으로 표정 인식이나 표현 연구를 해왔다. 그러나 일상생활에서 카메라 앞에서는 대부분의 사람들은 눈동자의 빠른 변화의 인지가 어렵다. 또한 많은 사람들이 안경을 쓰고 있다. 그래서 본 연구에서는 눈이 가려진 경우의 표정 인식을 Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 시도하였다.
이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파악하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
본 설계는 얼굴과 눈을 인식한 후, 시선추적을 통해 마우스와 눈동자의 움직임을 연결하여 메뉴를 주문하는 기술이다. 시선추적을 통해 키오스크를 터치하지 않아도 메뉴를 간편하게 주문할 수 있고, 얼굴인식을 이용해 자신의 최근 주문기록을 확인하여 쉽고 빠르게 메뉴를 주문할 수 있다. 얼굴이 등록되어있지 않은 새로운 사용자는 안드로이드 앱을 이용하여 사진과 메뉴를 선택하여 장바구니에 담아 주문 시간을 단축할 수 있어 바쁜 현대인들에게 편리함을 제공할 수 있도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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