얼굴 변형 기술은 일그러진 영상을 보정하거나 새로운 영상으로 변환하는데 사용되고 있다. 스마트폰은 카메라가 기본적으로 장착되어 있기 때문에 영상을 쉽게 획득할 수 있고 네트워크를 통해 전송이 가능한 장점이 있다. 따라서 스마트폰에서 얼굴을 변형하는 기술을 사용한다면 게임이나 가상 성형분야에 폭넓게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 다중 제어선을 이용한 변형 알고리즘과 양선형 보간 기법을 사용하여 얼굴 부위를 변형하는 소프트웨어를 설계하고 실제 스마트폰에서 구현한 결과를 제시한다. 많은 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 실시간성과 만족할만한 품질을 제공하는 것으로 평가받았다.
휴대폰을 개인마다 보유할 정도로 보편화하고 무선 네트워크 기술이 발전하면서 대학가에서 출결관리를 자동화하려는 바람이 불고 있다. 이는 이전의 출결시스템의 결점인 출결 확인 시간을 줄이기 위한 것이다. 그러나 자동화된 스마트 출결시스템에 허점이 많아 출결 정보에 대한 신빙성과 공정성에 문제가 발생하고 있고, 그에 대한 대책이 없는 것이 현재 상황이다. 이번 연구는 얼굴인식을 이용한 스마트 출석 체크 프로그램이다. 수업에서 사진을 찍으면 AWS Recognition 기술을 활용해 얼굴을 인식하여 Django web sever로 보내고 그 얼굴과 학사 시스템에 등록되어있는 학생의 사진을 비교하여 어떤 인물인지 파악한다. 비교한 인물이 일정 유사율을 넘었을 경우 그 학생의 얼굴 사진을 학습, 계속해서 서버 안에 있는 같은 인물 파일에 넣어서 유사율을 높이는 식으로 진행된다. 그렇게 하여 스마트 출결시스템의 목적에 맞게 출결 확인 시간을 대폭 줄일 것이고, 부정적인 방법으로 출석할 수 있는 방법을 없애 기존의 시스템에 없던 신빙성과 공정성을 확립할 것이다. 또한, 어플리케이션을 통해 학생의 경우 언제 어디서든지 자신의 출결 상황을 확인할 수 있고, 교수님 또한 손쉽게 학생들의 출결을 관리할 수 있도록 하였다. 최종적으로 무결성이 확보된 정확한 출결 정보를 자동으로 데이터화하여 이용자와 관리자의 편의를 보장할 것이다.
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis function Neural Network)을 설계하고 이를 n-클래스 패턴 분류 문제에 적용한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 패턴분류기의 최적화는 PSO(Particle Swarm Optimization)알고리즘을 통해 이루어진다. 그리고 제안된 패턴분류기는 실제 얼굴인식 시스템으로 응용하여 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출, 특징 추출 등과 같은 처리 과정을 포함하여 서로 다른 등록인물의 n-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석해본다.
현대문명의 얼굴인 텔레비전방송에 30여년 전 컬러텔레비전의 등장이래 가장 큰 혁신의 바람이 불기 시작했다. 세계 최대의 TV보유국가인 미국의 주요 방송사들은 1998년 10월부터 디지털방송을 개시하는가하면 일본은 2000년의 시험방송을 거쳐 2001년부터 디지털TV 본방송을 게시할 예정이다. 유럽도 1998년에 디지털 TV 시험방송을 시작한다. 영국의 BBC방송은 이미 1995년부터 디지털 라디오방송을 내보내고 있다. 우리나라도 2001년부터 10년간 단계적으로 모든 지상파 TV와 FM라디오방송을 디지털식으로 전환한다. 세계는 마침내 본격적인 디지털시대로 들어가고 있다.
최근 들어 개인의 고유한 생체정보인 지문, 음성, 얼굴, 홍채, 손의 형태, 정맥분포 등을 사용자 인증에 이용하려는 이른바 생체 인식 및 인증 기술에 관한 연구에 관심이 모아지고 있다. 생체 인증 기술 중 얼굴 정보를 이용한 시스템은 비접촉식이므로 사용자의 거부감이 없고 컴퓨터에 기본으로 탑재되는 PC 카메라를 이용할 수 있다는 점에서 비용상 장점을 가진다. 그러나 얼굴 인증은 동일한 사람의 얼굴이라도 조명 변화, 표정 변화, 시점 변화, 머리 모양의 변화 등에 따라 다른 사람으로 인식될 수 있기 때문에 이러한 변화에 민감하지 않고 안정적인 성능을 갖는 시스템을 구현하는 것이 얼굴 인증 시스템의 목적이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 사용자 정보의 기밀성 및 무결성을 제공하고 얼굴 인증시 발생하는 오 인증율(EER)을 최소화하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다.
본 논문에서는 Active Appearance Model과 EFM을 기반으로 하는 실시간 표정인식 시스템을 설명한다. AAM은 얼굴추적, 얼굴인식 그리고 물체인식과 같은 시스템에 널리 사용되어 지고 있다. 시스템에 사용된 AAM은 Inverse Compositional Image Alignment를 적용한Independent AAM으로서 fitting 속도가 빨라 실시간 시스템에 매우 효과 적이다. 시스템의 성능 평가는 Cohn-Kanade Image DB의 표정영상과 연속영상을 사용하여 실시 하였다.
본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 고차원 데이터에 대한 차원축소 및 군집 분석과 같은 비지도 학습 알고리즘에 대해 알아보기 위해서 얼굴 이미지 데이터 셋을 사용한다. 얼굴 데이터 셋에 대하여 주요 비지도 학습 알고리즘을 이용하여 실시간으로 클러스터링하고, 그 성능을 비교한다. 비디오에서 추출된 영상 속의 7명의 인물에 대하여 Scikit-learning 라이브러리에서 제공하는 클러스터링 알고리즘과 더불어 주요 차원축소 알고리즘(Dimension Reduction Algorithm)을 사용하여 총 10개의 알고리즘에 대하여 분석한다. 또한, 클러스터링 성능 검사를 통해 알고리즘의 성능을 비교해보고, 이를 통하여 앞으로의 연구 방향에 대해 고찰한다.
정보화에 의한 지식사회가 점점 고도화 되어갈 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술이 많이 요구되고 있다. 지문인식이나 홍채인식 등의 생체인식은 이미 상용화되어 다양한 분야에 이용되고 있다. 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 아직 충분한 성능이 나오지 않고 있다. 그러나 앞으로 생체인식이나 얼굴인식에 대한 응용은 점점 그 비중이 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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