• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2006

본 논문은 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며, 단위분산값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 하였다. 본 실험 결과는 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들의 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정인식을 가능하게 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.139-142
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 침식, 골격화의 2단계를 적용하여 기종의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켜 문자를 인식하는 알고리즘을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.295-305
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• 2017

얼굴 외형은 조명의 영향을 크게 받기 때문에 조명 변화는 얼굴 인식 시스템의 성능을 저하시키는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 non-alpha Weberface(non-alpha WF)와 히스토그램 평활화를 결합하여 조명 변화에 강건한 얼굴 표현 방법을 제안한다. 먼저, 입력 얼굴 영상에 대해 명암 대비 조절 파라미터를 적용하지 않은 non-alpha WF를 생성한다. 이후, non-alpha WF의 히스토그램 분포를 전역적으로 균일하게 하고 명암 대비를 향상시키기 위해 히스토그램 평활화를 수행한다. 제안하는 방법을 통해 전처리된 얼굴 영상으로부터 저차원 판별 특징을 추출하기 위해 $(2D)^2PCA$를 적용한다. Extended Yale B 및 CMU PIE 얼굴 데이터베이스에 대해 실험한 결과, 제안하는 방법으로 각각 93.31%와 97.25%의 평균 인식률을 얻었다. 또한, 제안하는 방법은 기존 WF뿐만 아니라 여러 조명 처리 방법들과 비교하여 향상된 인식 성능을 보였다.

• 인지과학
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• 제8권4호
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• pp.55-62
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• 1997

본 논문은 매개변수 템플리트로 알려진 가변 형판(deformable template)을 사용하여 얼굴의 주요 구성 요소인 입 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 가변 형판의 에너지 함수는 이미지 명암값(intensity), 연결(links), 에지(edges), 피크(peaks), 밸리(valleys) 등의 식으로 정의된다. 이 템플리트는 에너지 함수를 최소화하도록 매개변수들의 값을 변경함으로써 자신을 최적화하면서 변형된다. 이 최적화된 템플리트의 매개변수들의 값은 특징으로 사용된다. 우리는 이 가변 형판의 매개변수들의 초기값과 범위를 전처리를 통하여 구하여 시행시간을 줄이고 정확한 입 영역을 분할하는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.109-116
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• 2019

본 논문은 얼굴 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 얼굴 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM) 알고리즘을 이용하여 얼굴 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 얼굴 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 얼굴 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.16-18
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• 2017

최근 딥 러닝의 발전으로 얼굴인식뿐만 아니라 더 세부적인 기술인 ID식별, 감정인식 등을 분류할 수 있는 알고리즘이 많이 제안되었다. 하지만 딥 러닝은 방대한 연산량을 처리해야 하기 때문에 실시간으로 영상을 구현하는 것은 한계가 있다. 본 논문은 위와 같은 문제를 개선하기 위하여 얼굴인식은 연산량이 비교적 적은 HOG알고리즘을 적용하여 전처리를 진행한다. 그 이후 ID식별 네트워크인 FaceNet과 EmotiW 2017 Challenge의 논문의 감정인식 네트워크를 Multi-Thread 기술을 적용하여 스레드를 분할 연산을 통하여 실시간으로 영상을 출력하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2005

본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.151-156
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.