• The Magazine of the IEIE
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• v.33 no.1 s.260
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• pp.35-45
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.861-864
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• 2000

본 논문에서는 물체의 고유 칼라 정보 복원을 통하여 조명의 영향을 받지 않는 칼라 기반 얼굴검출 기법을 제안한다. 즉 주위 조명 영향으로부터 RGB 성분 계수를 파악하여 조명 성분에 영향을 받은 성분을 상쇄시키고, 색포화도와 밝기값 보상을 통해 고유 칼라를 복원(color recover)하는 실험을 하였고, 복원된 영상을 YCbCr 좌표계로 변환시킨 후, CbCr 각각에 대해 살색 성분이 나타내는 일정한 범위내의 부분을 검출하였다. 또한 이 진화 과정에서 생긴 잡음들을 형태학적인 모폴로지 필터를 통해 제거하였으며, 살색 후보 영역 중 같은 영역들은 레이블링하여 얼굴 후보 영역을 생성하였다. 그러나 칼라 정보만으로는 검출된 영역이 얼굴인지를 판단하기가 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인간시각에 기반한 Gabor 필터를 사용하여, 검출된 살색 영역이 최종적으로 얼굴인지를 판별하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.306-309
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 복원함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용되는지에 대해서 다룬다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.1786-1792
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• 2007

In this paper, we proposed a recognition system for resident registration cards using ART-1 and PCA algorithm. To extract registration numbers and issue date, Sobel mask and median filter are applied first and noise removal follows. From the noise-removed image, horizontal smearing is used to extract the regions, which are binarized with recursive binarization algorithm. After that vortical smearing is applied to restore corrupted lesions, which are mainly due to the horizontal smearing. from the restored image, areas of individual codes are extracted using 4-directional edge following algorithm and face area is extracted by the morphologic characteristics of a registration card. Extracted codes are recognized using ART-1 algorithm and PCA algorithm is used to verify the face. When the proposed method was applied to 25 real registration card images, 323 characters from 325 registration numbers and 166 characters from 167 issue date numbers, were correctly recognized. The verification test with 25 forged images showed that the proposed verification algorithm is robust to detect forgery.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.55-58
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• 2016

본 논문은 사람의 얼굴 영상에서 잡티를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 입력받은 영상에서 Haar-like Feature 기반 Adaboost 알고리즘과 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 잡티를 제거하기 위해서는 먼저 눈, 코, 입, 눈썹과 같은 얼굴의 주요부위를 검출하고 이 영역을 제외한 순수 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용해야한다. 사람의 얼굴은 미세하게 명암도 차이가 나는 부분이 많기 때문에 가우시안 스무딩을 적용한 후, 그래프 기반 분할 방법을 사용하여 눈, 입, 눈썹을 분할한다. 코 영역은 각 픽셀에 대해 인접픽셀과의 R 채널의 차이값을 가중치 맵으로 만들고 가중치 맵을 분석하여 영역을 분할한다. 분할된 영역에 사람 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 주요부위를 검출한다. 얼굴의 주요부위를 검출하고 그 부위를 제외한 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용한다. 잡티는 Edge와 색상 정보를 이용하여 검출하고, 잡티주변을 검사하여 잡티가 아닌 깨끗한 피부를 잡티 영역에 복사하여 채워나가는 방식으로 피부 영역을 복원한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.547-556
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.12-21
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• 2012

최근 3DTV, 입체 모니터, 입체 노트북 등이 출시되고, 3D 영화, 게임 등 3D 관련 산업이 성장하면서 관련 콘텐츠의 요구사항이 증가하고 있다. 특히, 3D 콘텐츠의 주요 요소 중 하나인 인체는 전통적으로 고가의 3D 스캐너를 이용해 모델링하는 방식을 주로 사용해 왔다. 하지만 근래에는 광학 기술 및 컴퓨팅 성능의 향상으로 구조광과 같은 능동 센서나 카메라로부터 획득한 영상을 기반으로 3D 인체 외형을 복원하는 연구가 각광을 받고 있다. 이런 추세에 발맞춰 본고에서는 인체 중에서도 사용자의 민감도가 높은 얼굴의 3D 복원 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 다양한 응용을 목적으로 ETRI에서 개발 중인 3D 얼굴 복원 기술을 소개하고자 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.614-621
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• 2018

This paper proposes a method of restoring corrupted depth image captured by depth camera through unsupervised learning using generative adversarial network (GAN). The proposed method generates restored face depth images using 3D morphable model convolutional neural network (3DMM CNN) with large-scale CelebFaces Attribute (CelebA) and FaceWarehouse dataset for training deep convolutional generative adversarial network (DCGAN). The generator and discriminator equip with Wasserstein distance for loss function by utilizing minimax game. Then the DCGAN restore the loss of captured facial depth images by performing another learning procedure using trained generator and new loss function.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.6
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• pp.133-140
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• 2005

This paper presents a rapid face shape acquisition system. The system is composed of two cameras and one projector. The technique works by projecting a pattern on the object and capturing two images with two cameras. We use a 'one shot' system which provides 3D data acquired by single image per camera. The system is good for rapid data acquisition as our purpose. We use the 'absolutely coded pattern' using the hue and saturation of pattern lines. In this 'absolutely coded pattern' all patterns have absolute identification numbers. We solve the correspondence problem between the two images by using epipolar geometry and absolute identification numbers. In comparison to the 'relatively coded pattern' which uses relative identification numbers, the 'absolutely coded pattern' helps obtain rapid 3D data by one to one point matching on an epipolar line. Because we use two cameras, we obtain two images which have similar hue and saturation. This enables us to have the same absolute identification numbers in both images, and we can use the absolutely coded pattern for solving the correspondence problem. The proposed technique is applied to face data and the total time for shape acquisition is estimated.