• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.19-25
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• 2021

본 논문에서는 비전 기술과 딥러닝 기반의 얼굴인식을 통해 실종자를 식별하는 방법을 제안하였다. 모바일 디바이스에서 전송된 원본 이미지에 대해 얼굴인식에 적합하도록 이미지를 전처리한 후, 얼굴인식의 정확도 향상을 위한 이미지 데이터 증식과 CNN 기반 얼굴학습 및 검증을 통해 실종자를 인식하였다. 본 논문의 구현 결과를 이용하여 가상의 실종자 이미지를 식별한 결과, 원본 데이터와 블러 처리한 데이터를 함께 학습한 모델의 성능이 가장 우수하게 나왔다. 또한 사전학습된 가중치를 사용한 학습 모델은 사용하지 않은 모델보다 높은 성능을 보였지만, 편향과 분산이 높게 나오는 한계를 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제28권4호
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• pp.749-772
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• 2022

이 연구의 목적은 신체적 매력의 기준인 WHR(waist-to-hip ratio)과 황금비가 타당한지를 검증하는 것이었다. 이를 위해 대학생 남자 60명과 여자 60명을 각각 같은 수의 두 집단으로 나눈 다음, 3D 게임 프로그램을 이용하여 한 집단은 자신이 생각하는 이성, 다른 집단은 자신이 생각하는 동성의 이상형을 구현하도록 했다. 이렇게 구현한 이상형의 WHR과 황금비를 측정하여, 신체적 매력의 기준인 WHR(여성: .7, 남성: .9) 및 황금비(혹은 1.618)와 비교하였다. 그 결과, 참가자의 이상형은 그들의 성별에 상관없이 여성과 남성의 WHR을 매력의 기준치보다 낮게 구현했다. 즉, 참가자들은 남성과 여성의 몸매가 허리가 얇고 골반이 넓은 굴곡진 체형을 선호하는 것으로 나타났다. 다양한 방식으로 측정한 황금비의 경우에도 참가자들이 만든 이상형은 이론적인 비율과 거의 대부분 측정치에서 큰 차이가 있었다. BR(body ratio) 점수로 측정한 신체 비율을 보면, 참가자들은 매력적인 캐릭터를 황금비보다 다리를 짧고 허리도 짧게 묘사했으며, 특히 이상적인 남성이 이러한 특성을 더 많이 가지고 있었다. FR(facial ratio)과 FR_VP(facial ratio_vertical point)로 측정한 얼굴 비율에서 참가자들이 만든 매력적인 얼굴 형태는 참가자나 캐릭터의 성별과 관계없이 모두 황금비보다 얼굴이 짧고 넓은 단방형 얼굴의 남녀를 선호했다. 참가자들은 여자 캐릭터 얼굴로 하부 대비 상부가 넓은 동안(baby face)을 선호했고, 남자 캐릭터의 얼굴로 상부 대비 하부가 넓은 남성적 얼굴형을 선호했다. 마지막으로, 이러한 연구 결과의 의미와 함께, 이 연구의 한계점과 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.815-823
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• 2004

색상(hue) 기반 주목연산자와 조합누적투영함수(combinational integral projection function: CIPF)를 제안하여 조명변화에 강건하게 정규화된 얼굴요소영역을 추출하였다. 살색 필터를 도입하여 얼굴후보영역들을 추출하고, 거기에 색상과 대칭성에 기반한 주목연산자를 적용하여 조명변화에 강건하게 두 눈의 위치를 정확히 검출할 수 있도록 하였으며, 색상기반 눈 분산 필터로 눈을 검증하여 얼굴영역을 확인하였다. 또한, 색상과 밝기 성분을 조합한 조합누적투영함수를 사용하여 두 눈의 위치를 기준으로 조명변화나 수염의 존재유무에 둔감하게 눈썹 및 입의 수직위치를 구하고, 이를 바탕으로 정규화된 얼굴영역 및 그 요소영역을 추출하였다. AR 얼굴 데이터베이스［8］에 제안한 색상기반 주목연산자를 적용한 결과 기존 명도기반 주목연산자에 비해 약 39.3%의 눈 검출 성능향상을 보임으로써 조명방향 변화에 강건하게 정규화된 얼굴 및 그 요소영역을 일관성 있게 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.95-101
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• 2006

얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.121-126
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• 2004

본 논문에서는 단일 문맥자유 주목 연산자 (context-free attention operator)만을 계층적으로 적용하여 복잡배경의 인물 영상으로부터 여러 얼굴을 효과적으로 동시 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상을 피라미드 구조로 변환하고, 잡음에 강건한 주목 연산자를 전역적으로 적용하여 먼저 고속으로 얼굴이 존재할 후보영역들을 찾고, 다시 이 영역들에 국한하여 지역적인 주목 연산자를 적용하여 얼굴이 갖는 특징을 확인함으로써 얼굴임을 검증하였다. 복잡 배경 속에 여러 얼굴을 포함하는 여러 가지 인물 영상 데이터베이스에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 93.5%의 검출율을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.107-119
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• 1999

일반적인 영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 문제는 넓은 응용 영역에도 불구하고 변형의 다양성 때문에 아직도 많은 연구를 필요로 하는 주제이다. 표정, 방향, 회전, 크기, 성별, 나이 등에 따른 얼굴의 변형이 다양하기 때문이다. 이러한 변형을 적절하게 고려하기 위해서 본 논문에서는 특징 요소에 기반을 둔 방법을 사용하였다. 얼굴을 이루는 특징 요소들, 즉, 눈썹, 눈, 코, 입의 배치에 근거해서 얼마나 실제의 얼굴과 비슷한 배치를 이루는 가를 계산하여 얼굴의 위치를 확인한다. 이러한 작업에서는 특징 요소들을 정확히 찾아내는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 특징 요소를 정확히 찾기 위하여 일반적인 에지를 찾는 방법대신 크기나 방향을 고려하는 조정 가능한 필터를 사용하였고 특징 요소 기반 방법의 약점을 극복하기 위해서 변형 가능한 템플릿을 사용하여 검증작업을 수행하였다. 또한 기존의 특징 요소 기반 방법을 영상 전체에 대해 적용하면서 검출률이 떨어지는 것을 고려해 본 논문에서는 칼라 영상의 색 정보를 이용하여 작업 영역을 줄이고 검출률을 높이기 위해 변화가 다양한 살색을 찾을 수 있는 분석적인 살색 필터를 구성하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권10호
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• pp.67-71
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• 2011

디지털 도어락, 디지털 카메라, 비디오 감시 시스템 등에서 사용되는 기존의 얼굴 검출 시스템은 비교적 낮은 해상도의 영상 처리를 사용하고 있으며 이를 위해서 소프트웨어 기반의 구현을 하고 있다. 하지만 이 경우에는 높은 해상도를 위한 얼굴 검출이 어려울 뿐만 아니라 수행해야할 영산 처리 양이 많기 때문에 실시간으로 얼굴을 검출하는데 어려움이 있다. 실시간 임베디드 시스템에서 HD(High Definition) 영상을 위한 효과적인 얼굴 검출을 위해서는 하드웨어적인 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 얼굴 검출을 위해 사용되는 전처리 과정 중에 하나이며 처리시간이 많이 소요되는 국부 이진 패턴(LBP, Local Binary Pattern) 연산을 하드웨어 구조를 제시하고 설계했다. 그리고 제시한 하드웨어 구조를 FPGA(Field Programmable Gate Array) 칩을 통해서 구현 및 검증을 통해 고해상도 HD급 영상에서 효율적인 얼굴 검출이 가능 한 것을 확인했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.283-294
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• 2006

본 논문은 Haar 웨이블릿 특징과 피부색 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적 방법을 제안한다. 검출과 추적이 각기 다른 특징들을 이용해 이루어졌던 기존 방법과는 달리 본 논문에서는 피부색 정보와 Haar 웨이블릿 특징을 검출과 추적에 동시에 이용하고 두 특징들을 효과적으로 융합함으로써 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 제안된 방법은 검출과 추적에 동일한 특징을 이용함에도 불구하고 표본화에 기반을 둔 Condensation 알고리즘의 특징으로 인해 검출 방법만을 적용했을 때 검출하지 못하는 얼굴의 회전이나 가려짐 등의 문제를 효과적으로 해결한다. 특히, 얼굴의 위치와 함께 크기 변화를 효과적으로 추적하기 때문에 얼굴의 위치 및 크기를 정확하게 알아야 하는 얼굴 인식이나 표정인식 등의 다양한 어플리케이션에 이용되기에 용이하다. 제안된 방법은 복잡한 배경 및 다양한 얼굴 자세 등의 변화에 대한 테스트를 통해 효율성을 검증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.325-330
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• 2017

얼굴인식 기술은 지난 수십 년간 연구되어온 분야로서 보안, 엔터테인먼트, 모바일 서비스 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 얼굴인식 기술이 가진 주된 문제점은 밝기, 조명각도, 영상 회전등의 환경적 변화 요소에 따라 인식률이 현저하게 감소된다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 최근 많은 계산량을 처리할 수 있는 컴퓨터 하드웨어와 알고리즘의 발전으로 재조명 받고 있는 CNN을 이용해 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 이후 성능검증을 위해 기존의 얼굴인식 알고리즘인 PCA, LBP, DCT와 결과 비교를 진행하였으며, 각각 9.82%, 11.6%, 4.54%의 성능 향상을 보였다. 또한 기존 신경망을 적용한 얼굴인식 연구결과 비교에서도 5.24%의 성능 향상을 기록하여 최종 인식률 99.25%를 달성하는 결과를 보였다.