• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.213-223
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• 2004

본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1307-1314
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• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.417-424
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 또한 검출한 얼굴영역은 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 지능형 분류기법의 하나인 다층 신경망을 결합한 얼굴 인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴 영상에 대해 전처리 과정으로서 PCA을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법과 비교한 결과 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 향상된 인식 성능을 보였다. 또한 학습률에 따른 인식률에 변화를 실험하여 가장 최적의 학습률의 값을 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.302-308
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• 2013

본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.365-367
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• 2016

최근 개인정보 보안의 중요성이 부각되고 있다. 특히 음성 인식, 지문 인식, 얼굴 인식등 생체인식 기술의 중요성이 출입통제, 은행보안, 개인 PC 보안 등 다양한 분야에서 강조되고 있다. 하지만 기존의 보안 기술 같은 경우 외부적인 요소에 의해 인식이 실패할 가능성이 있다. 그에 비해 정맥 인식의 경우 복제 및 위조가 불가능하다. 따라서 외부적인 요소에 의해 실패할 가능성이 적다는 장점이 있다. 본 논문에서는 기존의 생체인식 기술보다 높은 신뢰도를 가진 기존의 지정맥 패턴 인식에서 개선된 전처리 방법을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1952-1953
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• 2011

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.117-125
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• 2011

본 논문에서는 특징 기반 방법인 YCbCr 컬러 모델을 이용하여 얼굴색 분포를 분할하고, 전처리 과정에서 양자화를 하여 특징 기반의 단점 중의 하나인 조명에 민감한 것을 둔감하도록 하였다. 또한 러프 집합을 이용하여 패턴의 형태로 가장 근사한 영상의 객체를 선택하는 특성을 가지게 함으로 영상 합성의 정확도를 높였다. 본 논문에서 제안된 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 얼굴 크기 및 방향에 관계없이 기존의 알고리즘보다 약 2~3%정도 우수함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.555-562
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• 2012

본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.295-302
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• 2018

얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.