본 논문에서는 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 실시간 금속 물체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론를 이용하여 금속 물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하는 알고리즘과 차량안의 특정 영역 내에서 FSCF(Fuzzy Skin Color Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 탐지된 동승자의 손 영역을 기점으로 색상기반 원형탐색 기법을 사용하여 최종적으로 위협을 가할 수 있는 금속물체의 후보영역을 설정하고, 제안된 금속 물체 필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 실제로 실시간 영상내의 객체 추적은 빠른 처리와 많은 연산은 요구하고 고가의 장비가 필요하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 보안시스템에 적용될 수 있게 실시간으로 배경영상을 갱신하면서 객체를 추출 및 추적하고 추출된 객체에서 얼굴을 추출하는 방법을 제안한다. 배경영상과 입력영상의 차이를 이용하여 실시간으로 배경영상을 입력영상으로 대체하여 시간의 흐름에 의한 배경잡음을 최소화하도록 적응적 배경영상을 생성한다 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고 이를 통해 실시간 객체추적을 하였다. 또한 설정된 최소사각영역은 피부색의 RGB 영역에서 얼굴 영역을 추출하는데도 적용한다.
최근 유튜브와 같이 영상 콘텐츠를 보거나 제작하는 것에 관한 관심이 급증하고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호 기술이 없이 동영상을 제작하게 되면, 출연을 원하지 않는 사람들이 공개적으로 노출되어 개인 정보 보호권을 침해할 수 있습니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 얼굴을 식별하여 특정한 얼굴만 화면에 나오고 그 외에 다른 얼굴들은 Gaussian blur filter를 이용하여 흐리게 하여서 초상권을 보호하는 기술을 제안합니다. 이 논문의 핵심은 실시간 비디오에서 인물의 초상권을 보호하기 위한 주요 기술인 얼굴 식별 기술의 정확도를 높이기 위한 노력입니다. 본 논문은 얼굴 식별의 정확도를 높이기 위하여 추적 알고리즘을 사용하였으며 실시간 비디오에 적용하기 위하여 알고리즘을 변경하였습니다. 이 논문에서는 추적 알고리즘이 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 결과를 보여줍니다.
본 논문에서는 다양한 해상도의 카메라를 사용하는 감시 카메라 네트워크에서 각 사람을 추적하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 다수의 비겹침 카메라 상에서 사람 추적 시 기존에 사용되던 사람 특징 정보는 다양한 카메라 시야 조건에 쉽게 영향을 받는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안하는 시스템은 외모 정보와 함께 얼굴 정보를 활용한다. 일반적으로 감시 카메라로 촬영하는 사람 영상은 해상도가 낮은 경우가 많기 때문에 추적을 용이하게 하기 위해 저해상도 얼굴에서도 유용한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 제안하는 추적 방식에서 사람 얼굴 특징을 추출하기 위해 탐지된 얼굴을 정면화한 후 텍스쳐 기반의 특징을 추출한다. 또한 감시 카메라에 포착된 얼굴의 크기가 매우 작은 경우 얼굴을 확대하는 초해상도 기법도 함께 활용한다. 공개된 데이터셋인 Dana36을 이용하여 수행한 실험결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 보여준다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위장한 얼굴의 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 템플릿 매칭을 통한 유사도와 아다부스트를 사용한 얼굴 위장판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 눈에 대한 유사도를 측정하여 선글라스 착용여부를 판단하고 아다부스트를 사용한 코의 검출을 통하여 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위장 판별 시스템임을 확인하였다.
최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
타인의 시선 방향과 시각적 표적이 나타나는 위치가 일치할 때 표적에 대한 탐지가 빠르고, 정확해지는 것을 시선 단서 효과(gaze cueing effect)라 한다. 시선 단서는 얼굴의 방향(orientation)에 의해 영향 받을 수 있는데, 얼굴이 똑바로(upright) 제시될 때는 강력한 시선 단서 효과가 나타나지만 얼굴이 180° 회전되어 거꾸로(inverted) 제시될 때는 일부 연구에서만 유의한 시선 단서 효과가 보고되었다(예, Tipples, 2005). 본 연구는 얼굴의 위아래가 거꾸로 제시될 때 시선이 주의를 유도하는 단서로 작동할 수 있는지 재확인하고, 얼굴의 방향 뿐 아니라 배경의 방향, 시선 단서와 표적 간의 시간 간격(SOA) 등 시선 단서에 영향을 미칠 수 있는 변인들을 체계적으로 조작하여 시선 단서의 효과를 살펴보고자 하였다. 실험 결과, 선행 연구와 달리 거꾸로 된 얼굴에서도 유의한 시선 단서 효과가 관찰되었으며, 이러한 결과는 배경이 없거나(실험 1), 배경이 있을 때(실험 2와 3) 모두 일관되게 관찰되었으며, 얼굴과 배경의 방향 간 상호작용은 유의하지 않았다. 또한 SOA가 짧을 때(150 ms) 모든 얼굴과 배경 방향 조건에서 유의한 시선 단서 효과가 관찰되었으나, SOA가 길 때는(1000 ms) 시선 단서 효과가 유의하지 않았다. 본 연구는 거꾸로 된 얼굴에서도 비교적 짧은 SOA 조건의 경우(150 ms) 유의한 시선 단서 효과가 일관적으로 관찰됨을 보여줌으로써 과거 거꾸로 된 얼굴에서 유의한 시선 단서 효과를 얻지 못했던 일부 연구 결과의 신뢰도와 반복 관찰 가능성에 의문을 제기함은 물론, 얼굴과 배경의 다양한 방향에서도 시선이 향하는 방향으로 주의가 유도될 수 있음을 보여주는 추가적 증거를 제공했다는 점에서 의미가 있다.
안전한 네트워크의 운영을 함에 있어 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율을 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 최근에 얼굴 인식과 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 연구에서는 입력값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.5%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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