• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권4호
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• pp.43-54
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• 2007

본 논문에서는 실시간 처리를 위한 얼굴 검출 알고리즘의 하드웨어 엔진을 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 주어진 이미지에서 학습된 얼굴의 특징데이터를 통하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는 연산을 수행한다. 얼굴 검출 알고리즘을 하드웨어 구조로 설계하기 위해 Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, Window Detector 등의 5 단계로 구조를 나누었으며, On-Chip Integral Image memory 와 Feature Parameter Memory를 설계하였다. 삼성전자의 S3C2440A 프로세서 칩과 Xilinx사의 Virtex4LX100을 이용하여 검증 플랫폼을 구축하고, CCD카메라를 통하여 실제 얼굴의 영상을 받아들여 얼굴 검출을 실시간으로 구동시켜 검증하였다. 설계된 하드웨어는 Virtex4LX100 FPGA를 타겟으로 합성 시에 3,251 LUTs 를 사용하고, 24MHz의 동작 속도에서 검색 윈도우의 이동 간격에 따라 프레임 당 1.96$\sim$0.13 초의 실행속도를 가진다. 그리고 매그나칩 0.25um ASIC 공정으로 제작 시 41만 게이트 (Combinational area 약 34.5만 게이트, Noncombinational area 약 6.5만 게이트)의 크기를 가지며, 100MHz의 동작 속도에서 프레임 당 0.5초 미만의 실행 속도로, 임베디드 시스템의 실시간 얼굴 검출 솔루션에 적합함을 보여준다. 실제 XF1201칩의 일부 모듈로 구현되어 동작함이 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.105-108
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• 2020

본 논문은 초고해상도 기법을 이용한 실시간 저해상도 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 비대면 얼굴인식은 거리에 따라 해상도가 저하되면서 얼굴인식의 성능이 저하되는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 초고해상도 기법에 대한 연구도 진행되었으나 비대면 얼굴인식 전 과정에 대한 통합적인 설계에 관한 연구는 미흡하다. 제안한 비대면 얼굴인식은 저해상도 영상으로 키프레임 검출, 얼굴검출, 초고해상도 기법, 특징추출 및 얼굴인식 결과까지 약 2초 이내에 수행함으로써 먼 거리에서도 비대면 얼굴인식의 성능을 향상하였다. 다양한 형태의 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법은 기존 방법에 비해 실시간 및 성능측면에서 저해상도 얼굴 인식이 우수함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1247-1256
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• 2012

필터를 기반으로 하는 영상 처리 알고리즘은 많은 연산과 메모리 접근으로 인해 임베디드 환경에서의 실시간 동작이 어렵다. 본 논문에서는 필터 기반의 얼굴 검출 하드웨어 엔진을 임베디드 환경에서 실시간으로 동작시키기 위해 파이프라인 구조로 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 입력으로 들어온 영상에서 학습된 얼굴의 특징 데이터를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 연산을 수행한다. 이를 하드웨어로 구현하기 위해 알고리즘의 연산을 파악하여 중복되는 연산을 병렬 처리하고 라인 메모리를 이용하여 메모리 접근을 최소화하여, 이것을 기반으로 파이프라인 구조의 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 구조는 Resize, ICT(Improved Census Transform), Find Candidate 등의 3 단계로 나뉘어져 있으며, 총 507KByte의 내부 SRAM을 사용하였다. ARM Cortex A8 프로세서와 Xilinx사의 Virtex5LX330을 이용하여 검증한 결과 9,039 LUTs를 사용하였고 최대 동작 클록은 165MHz로, VGA($640{\times}480$) 해상도에서 108 frame/sec의 동작속도로 최대 20명까지 검출이 가능한 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.193-205
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• 2003

본 논문에서는 인터넷 뱅킹의 사용자 인증에 있어 더 강인성(Robustness)을 갖춘 인증 시스템을 위해서 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 이용해 인증 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 중 가장 기본적인 알고리즘이라 할 수 있는 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고 암호화된 형태의 생체 데이터를 전달해 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 인터넷 뱅킹에서의 사용자 인증을 위한 얼굴인식 시스템의 설계 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권9호
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• pp.22-30
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• 2011

최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.353-362
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• 2005

최근 들어 바이모달 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 정보와 얼굴정보를 이용하여 바이모달 시스템을 구현하였다. 얼굴인식은 얼굴 검출과 얼굴 인식 두 부분으로 나누어서 실험을 하였다. 얼굴 검출 단계에서는 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출 한 뒤 PCA를 통해 특징 벡터 계수를 줄였다. PCA를 통해 추출된 특징 벡터를 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 얼굴을 검출 및 인식하였다. 음성인식은 MFCC를 이용하여 음성 특징 추출을 하였으며 HMM을 이용하여 음성인식을 하였다. 인식결과, 단일 인식을 사용하는 것보다 얼굴과 음성을 같이 사용하였을 때 인식률의 향상을 가져왔고, 잡음 환경에서는 더욱 높은 성능을 나타냈었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1057-1068
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• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.40-47
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• 2007

제한적인 자원을 갖는 임베디드 시스템을 위한 영상처리 하드웨어 설계 시 메모리의 효율적인 구성은 필수적으로 고려할 사항이다. 특히 필터를 이용한 얼굴 검출 하드웨어는 필터와 입력영상을 저장하기 위해 많은 양의 메모리가 소요되기 때문에 효율적인 메모리 구성이 필요하다. 따라서 본 논문은 일반적인 필터방식의 알고리즘을 하드웨어 설계에 적절하도록 보완하여 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어는 알고리즘 특성에 맞추어 적은 양의 내부 메모리를 사용하면서 한번 외부 메모리로부터 읽은 데이터를 다시 읽지 않도록 구성하였고, 데이터 양이 많아 외부 메모리에 저장되어 있는 필터를 효율적으로 사용하기 위해 필터의 일부를 내부 메모리로 복사하는 구조로 설계하였다. 또한 빠른 연산을 위해 여러 클럭이 소모되는 데이터 패스를 파이프라인 구조를 적용하여 연속적으로 메모리 데이터를 읽을 수 있는 구조로 설계하였다. 본 하드웨어는 xilinx 및 ARM 기반의 FPGA 환경에서 검증한 결과 1초에 25 프레임 처리가 가능하며 40KB의 내부 메모리를 사용하였고 삼성 0.18um공정을 이용하여 칩으로 제작 중이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1960-1961
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• 2011

얼굴 인식에서 가장 많이 사용되고 있는 PCA(Principal Component Analysis)는 고차원의 얼굴 데이터를 낮은 차원으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. LDA(Linear Discriminant Analysis)는 서로 다른 데이터를 잘 분리할 수 있으며, 얼굴 인식에서 우수한 성능을 보인다. 본 연구에서는 서로의 장점을 결합하여 PCA와 LDA를 혼합, 적용하였다. 고차원의 얼굴데이터를 PCA로 차원 축소한 후 LDA를 이용해 더욱 효과적인 분류가 되어 얼굴 인식률을 향상시킨다. 인식 모듈로는 pRBFNN(Polynomial Based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 구축하여 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결책을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 패턴분류기는 얼굴 데이터를 사용하여 성능을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.588-591
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• 2010

본 논문에서는 CCTV 감시 환경에서 얼굴 이미지를 이용하여 영상에 저장된 범죄 용의자 또는 특정한 시간대에 출입한 사람들을 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 감시 영상을 효율적으로 검색하기 위하여 사람의 얼굴이 나타난 장면을 기반으로 감시 영상을 분할하였으며, 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC 를 이용하여 얼굴 검색 모듈을 구성하였다. 자체 제작한 KUFD(Korea University Face Database)와 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 검색 시스템 환경을 캠퍼스 내에서 모의 구축하여 제안된 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.