최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.
이 논문에서 손가락 정맥영상에 대한 새로운 인식 방법을 제시한다. 손가락 정맥인식은 대중적으로 사용되고 있는 지문인식의 위조가능성을 배제할 수 있고, 홍채인식의 불편한 영상획득 방식을 피할 수 있는 좋은 개인 인중 방편으로 주목 받고 있다. 손가락 정맥영상을 지역적 히스토그램 균등화에 의하여 전처리하고, 이것을 세선화 처리하여 선 형태의 정맥을 얻는다. 이렇게 얻어진 선 형태의 정맥선 영상에 HS정합 알고리즘(HeeSung's Matching Algorithm) 이라고 명명된 새로운 정합 알고리즘을 적용하여 정맥의 정합 여부를 가린다. 이 새로운 정합 알고리즘은 세선화나 에지 검출 처리한 여러 가지 선 모양의 영상인식에 좋은 효과를 보이고 있다. 개인당 5편씩 총 130명분 650편의 손가락 영상에 대한 인식실험 결과 99.20%의 인식률을 보였다. 한 쌍의 영상 정합처리에 단 60ms 의 처리 속도를 보였다.
지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.
최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.
본 연구에서는 인체의 생체임피던스는 임상 및 생물학적 조직의 병적 및 생리적 상태를 모니터링 하여 많은 정보를 획득 가능하다. 생체임피던측정용 4 전극법시스템은 2개의 전극은 생체의 전위차를 측정하였고, 다른 두 전극은 전류를 흘러주는 전극으로 사용하였다. 새롭게 개발된 건식 Gold 전극은 1 Hz에서 50 kHz 까지 임피던스를 측정하였으며, 재현성 있는 결과를 얻었다. 건식전극의 임피던스 측정값을 검증하기 위해서 생체전극피부등가회로를 이용하여 피팅을 실시하였고 모델링을 통해서 실효성을 증명하였다. 고정 전극형태는 측정 시 부착되는 전극의 위치가 일정하므로 안정적인 측정값을 얻을 수 있어서 오류를 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.
홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.
본 논문은 스마트폰 영상의 실시간 눈동자 검출에서 허프 원 변환 연산의 연산량 축소를 통한 속도 및 검출율 개선 방법을 제안한다. 눈동자를 검출하기 위해서는 입력 영상에서 얼굴과 눈을 검출하고, 눈 영역의 크기에 따라 눈동자의 크기가 변하는 것을 방지하기 위해 일정크기로 눈 영역을 정규화하며, 다양한 조명환경에서 눈동자가 검출이 가능하도록 히스토그램 평활화를 실시하고, 눈의 양쪽 끝점간의 거리를 구하여 영상에서의 실제 눈동자의 크기를 포함할 수 있는 최소한의 눈동자 크기 범위를 계산하여 허프 원 변환에 적용함으로써 연산량을 최소화 하였다. 제안한 방법을 밝은 조명과 어두운 조명에서 실험한 결과 기존 방법들과 비교하여 눈동자 검출 속도는 40% 이상, 검출율은 14% 이상 향상된 것을 보였다.
본 논문에서는 랜덤 위상 암호화된 기준빔을 이용한 광 보안 기술과 생체 인식기술을 접목시킨 새로운 디지털 홀로그래픽 보안 시스템을 제안하고 구현하였다. 일반적인 광보안 시스템의 암호화된 아날로그 영상이 아닌 지문 및 얼굴사진, 문서 정보 등을 포함하는 디지털 정보가 홀로그래픽 메모리의 다중화 기술에 의해 저장되었다. 랜덤 위상 마스크는 기준빔을 암호화하여 불법 복제를 방지하는 복호화 키로 사용되었고, 64×64 크기를 갖는 2차원 위상 마스크를 통해 3.6×10-4의 Raw BER과 4㎛의 매우 높은 위치 선택도를 얻을 수 있었다. 또한 실시간 정보 추출을 위해 위치 제어 센서가 필요 없는 저가의 판독기 구현에 적합한 기록패턴과 영상 신호처리를 개발하였으며, 홀로그램 지문 정보와 사용자의 지문 정보를 비교 검증함으로서 타인에 의한 불법 도용의 위험성을 제거하였다.
본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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