• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.427-430
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• 2005

본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권5호
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• pp.33-40
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.390-394
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• 2010

본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.356-358
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• 1999

최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.42-48
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.359-362
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• 2016

얼굴은 홍채, 지문 등과 같은 사람마다 가진 특수한 정보이다. 얼굴 인식에 대한 연구들은 과거부터 현재까지 지속적으로 진행되고 있으며, 이러한 연구들을 통해 여러 가지의 얼굴 인식 방법들이 나타났다. 이 중에는 스테레오로 구성된 얼굴 데이터를 이용하여 얼굴 인식을 진행하는 알고리즘들이 있다. 본 논문에서는 기계학습의 방법인 Convolutional Neural Network를 이용하여 스테레오로 구성된 얼굴 이미지를 하나의 신경망으로 학습을 진행하였다. 또한 스테레오로 구성된 얼굴 이미지는 카메라 2대를 이용하여 취득하였다. 이 방법은 얼굴 인식에서 보편적으로 많이 사용되는 알고리즘인 PCA를 이용한 스테레오 얼굴 인식의 결과보다 더욱 좋은 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1189-1192
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• 2005

본 논문에서는 스케치 연산자를 적용하여 견실한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인식 대상의 중요한 특성인 에지(edge), 벨리(valley) 및 질감(texture) 성분을 효과적으로 표현하기 위한 방법으로써, BDIP(block difference of inverse probabilities)를 사용하여 얼굴의 특징을 스케치 영상과 같이 나타내는 얼굴 영상을 획득한다. 그리고, BDIP 처리된 얼굴 영상은 입력 데이터의 차원 축소 및 얼굴 특징 벡터의 추출을 위해 PCA(Principal Component Analysis)를 수행한 후, Nearest Neighbor 분류기를 통해 인식을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여, 일반적으로 많이 사용되는 HE(Histogram equalization)을 사용한 얼굴 인식 방법과의 비교를 수행한다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 방법이 고유값이 적은 경우에 가장 높은 인식률을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.300-301
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• 2011

본 논문에서는 Local Binary Pattern(LBP)과 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 실제 상황에서 촬영된 얼굴영상에는 다양한 조명의 변화와 부분적인 가려짐의 영향을 크게 받기 때문에 실제 상황에서의 적용에 어려움이 있다. 따라서 기존의 LBP만을 이용한 얼굴 인식 방법은 좋은 성능을 보여주지 못한다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 LBP와 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안하였다. 제안된 얼굴 인식 방법이 기존의 LBP만을 사용한 얼굴 인식에 비해서 PF07 Database에서 약 7%의 성능향상이 이루어졌음을 실험을 통해서 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.392-395
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• 2004

최근 보안 시스템 분야에서 컴퓨터 기술의 발전으로 얼굴 인식에 대한 관심이 높아지고 있다. 얼굴 인식은 기하학적 특징을 이용하는 방법과 통계적 특징을 이용하는 방법이 있다. 본 연구는 정면 얼굴에 대한 대수적인 방법이다. 제안 방식은, 웨이브릿 변환을 통한 k 단계의 LL, LH, HL 부대역을 구하고, 이를 PCA/LDA를 적용하여 얼굴 인식을 하였다. 전체 영상에 대한 얼굴 인식률에 비해 웨이브릿 변환을 이용한 부대역 영상에 대한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.