As the trend of steadily increasing the number of single or double household, there is a growing demand to see who is the outsider visiting the home during the free time. Various models of face recognition technology have been proposed through many studies, and Harr Cascade of OpenCV and Hog of Dlib are representative open source models. Among the two modes, Dlib's Hog has strengths in front of the indoor and at a limited distance, which is the focus of this study. In this paper, a face recognition visitor access system based on Dlib was designed and implemented. The whole system consists of a front module, a server module, and a mobile module, and in detail, it includes face registration, face recognition, real-time visitor verification and remote control, and video storage functions. The Precision, Specificity, and Accuracy according to the change of the distance threshold value were calculated using the error matrix with the photos published on the Internet, and compared with the results of previous studies. As a result of the experiment, it was confirmed that the implemented system was operating normally, and the result was confirmed to be similar to that reported by Dlib.
Yoo, Sang-yeop;Kim, Jae-won;Park, Hyeon-jun;Lee, Choong Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.327-329
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2019
In this paper, we propose an automatic attendance management system for classrooms using OpenCV and machine learning technology. When a face photograph is input at the entrance of the classroom using a general purpose camera for PC, the attendance is checked by comparing the similarity of the face of the already stored student. In this study, the prototype was implemented using the machine learning library dlib, and about 10% of the students had a recognition rate of about 70%.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.919-921
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2022
매년 졸음운전이나 시선 부주의로 인한 운전자 부상 및 사망 사고 소식은 인터넷이나 뉴스등의 매체에 쉽게 접할 정도로 흔하고도 위험한 문제이다. 이를 해결하기 위해 OpenCv, Dlib를 활용하여 실시간으로 운전자의 상태를 촬영하여 눈의 크기, 고개 숙임 등을 감지하여 졸림, 시선 부주의 판단시에 알람을 통하여 운전자에게 경고를 주는 시스템을 개발하고자 한다.
Recently, with the explosive increase of video streaming services, real-time live broadcasting has also increased, which leads to an infringement problem for user privacy. So, to solve such problems, we proposed the real image blurring system using dlib face-recognition library. 68 face landmarks are extracted and convert into 128 vector values. After that the proposed system tries to compare this value with the image in the database, and if it is over 0.45, it is considered as different person and image blurring processing is performed. With the proposed system, it is possible to solve the problem of user privacy infringement, and also to be utilized to detect the specific person. Through experimental results, the proposed system has an accuracy of more than 90% in terms of face recognition.
Biometric technology with the advance of deep learning enabled the new types of content. Especially, face recognition can provide immersion in terms of convenience and non-compulsiveness, but most commercial content has limitations that are limited to application areas. In this paper, we attempted to overcome these limitations, implement content that can utilize face recognition technology based on realtime video feed. We used Unity engine for high quality graphics, but performance degradation and frame drop occurred. To solve them, we augmented Dlib toolkit and adjusted the resolution image.
Face morphing, one of the most powerful image processing techniques that are often used in image processing and computer graphic fields, as it is a technique to change the image progressively and naturally from the original image to the target image. In this paper, we propose a method to generate Delaunay triangles using the facial landmark vertices generated by the Dlib face landmark detector and to implement morphing through warping and cross dissolving of Delaunay triangles between the original image and the target image. In this paper, we generate vertex points for face not manually but automatically, which is the major feature of the face such as eye, eyebrow, nose, and mouth, and is used to generate Delaunay triangles automatically which is the main characteristic of our face morphing method. Simulations show that we can add vertices manually and get more natural morphing results.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.29-32
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2021
현재 코로나 사태로 인해 많은 학교에서 온라인으로 수업이 진행되고 있지만 대면강의에 비해 온라인수업은 진행자와 수강자의 상호작용이 원활하지 않아 집중도가 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 진행자가 전체 수강자의 집중도를 파악하고 전체적인 집중도가 낮아졌을 때 진행자에게 메시지를 전송하여 적절한 주의/환기 등을 줌으로써 온라인수업의 집중도를 향상시킬 수 있는 온라인 수업집중도 분석시스템을 제안한다. 본 시스템을 활용하여 수강자의 집중도 향상 뿐만 아니라 수업의 진행 방향을 조절할 수 있으며 상호작용을 가능하게 하여 수업의 질을 향상시킬 수 있다. 본 논문의 시스템은 dlib 의 안면 검출기와 OpenCV 및 PyQt5 의 QtDesigner 를 사용하여 프로토타입을 구현하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.477-480
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2021
본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용한 객체 검출(object detection) 모델인 YOLO를 기반으로 하는 감정에 따른 표정 인식 시스템을 활용하여 상담 시 보조 도구로 사용하는 방법을 제공한다. 또한, 머신러닝 기술 기반의 툴킷인 dlib 라이브러리를 사용하여 마스크 착용자의 눈 형태 관측을 통한 표정 인식 및 감정 분석의 정확도 상승을 도모하였다. 이 기술은 코로나19의 장기화로 온라인 수업이나 화상회의를 지원하는 플랫폼들이 전성기를 누리고 있는 현시점에서 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.344-346
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2020
비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.
ITER 한국사업단은 AC/DC Converter 최종설계검토(FDR)를 2014년 4월에 끝내고, 제작에 관련된 준비사항 점검인 MRR (Manufacturing Readiness Review)를 2014년 10월에 수행하였다. 1차 제작공정인 CCU/L 컨버터와 관련 I&C System은 2014년 11월부터 제작에 착수하여 곧 FAT(Factory Acceptance Test)를 앞두고 있다. 이 시점에서 중요한 것은 FAT를 앞둔 제작된 기기가 ITER의 설계요건을 충분히 만족하는지에 대한 검증을 하는 것이다. 본 논문은 초전도자석 및 컨버터의 이상상태 또는 고장 시에 장치를 보호하는 중요한 Plant Interlock System(PIS)이 ITER의 설계요건을 충실히 반영하였는지 확인하기 위한 요건추적매트릭스(RTM) 기법을 소개하고, Interlock System의 중요기능인 사고 시 초전도 코일에 충전된 에너지를 급속 방전하기 위한 장치인 DLIB와의 연계기능에 적용한 예를 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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