• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.51-57
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• 2017

Digital signage is becoming part of daily life across a wide range of visual advertisements segments market used in stations, hotels, retail stores, hotels, etc. The current digital signage system used in market is generally works on limited user interactivity with static contents. In this paper, a new approach is proposed using computer vision based dynamic audience adaptive cost-effective digital signage system. The proposed design uses the Camera attached Raspberry Pi Open source platform to employ the real-time audience interaction using computer vision algorithms to extract facial features of the audience. The real-time facial features are extracted using Haar Cascade algorithm which are used for audience gender specific rendering of dynamic digital signage content. The audience facial characterization using Haar Cascade is evaluated on the FERET database with 95% accuracy for gender classification. The proposed system, developed and evaluated with male and female audiences in real-life environments camera embedded raspberry pi with good level of accuracy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1494-1507
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• 2018

Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.666-673
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• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.717-725
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• 2000

최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.533-540
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• 2014

차세대 공항 서비스를 위하여 고객의 연령 정보를 인식하는 스마트 디지털 사이니지를 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 얼굴을 검출하고 연령대를 베이지안 분류기법을 이용하여 추정하여 맞춤형 정보를 디스플레이 함으로서 고객의 만족도를 향상시키도록 설계되었다. 연령대 인식은 카메라를 이용하여 고객의 얼굴 영상을 획득한 뒤, 얼굴의 주름을 계산하고 베이지안 분류기를 이용하여 연령대를 추정한다. 개발된 연령대 인식기반 스마트 디지털 사이니지는 영상시스템 평가용 FERET 얼굴 데이터베이스를 이용하여 성능을 검증하였다. 연령추정 스마트 디지털 사이니지는 다양한 연령대의 공항고객에게 맞춤형 광고를 제시함으로서 광고 효율을 개선하여 공항 고객의 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.