• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권4호
• /
• pp.45-50
• /
• 2004

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 PCA 기반 LDA 혼합 알고리즘을 제안한다. 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, color filtering, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 PCA와 LDA를 혼합하여 적용하였다. 기존의 PCA만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 입력 영상에 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 정규화 된 영상에 PCA를 적용하여 차원을 축소한 후 LDA를 사용하여 실시간 인식을 가능하게 하였으며, 인식률 또한 향상시킬 수 있었다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface의 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, 그리고 ICA 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제13권1호
• /
• pp.34-42
• /
• 2013

Human faces have been broadly studied in digital image and video processing fields. An appearance-based method, the adaptive boosting learning algorithm using integral image representations has been successfully employed for face detection, taking advantage of the feature extraction's low computational complexity. In this paper, we propose a face-detection postprocessing method that equalizes instantaneous facial regions in an efficient hardware architecture for use in real-time multimedia applications. The proposed system requires low hardware resources and exhibits robust performance in terms of the movements, zooming, and classification of faces. A series of experimental results obtained using video sequences collected under dynamic conditions are discussed.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권10호
• /
• pp.13-21
• /
• 2009

본 논문에서는 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 영상화질 향상에 대한 연구를 수행하였다. 일반적인 인식시스템에서는 입력되는 모든 영상에 고정된 영상처리 과정을 수행한다. 고정된 영상처리 필터를 사용하는 방법을 다양한 환경 조건에서 획득된 얼굴 영상에 적용하게 되면, 정확한 얼굴영역을 검출할 수 없게 될 것이다. 복잡한 배경과 조명이 포함된 영상으로부터 검출에 적합한 영상으로 구성하기 위하여, 본 논문에서는 부-윈도우를 기반으로 하는 카테고리에 따른 영상 향상 방법을 제안한다. 처리를 위한 영상이 획득되었을 때, 영상의 부-윈도우로부터 평균값을 계산하고, 이를 기 구성된 카테고리와 비교하여 입력영상에 적용 가능한 영상처리 방법을 선택적으로 적용하는 처리를 수행한다. 얼굴영역을 검출한 결과 히스토그램 평활화, 감마변환등의 방법을 전체영상에 적용한 결과와, 제안된 방법을 적용하여 추출한 영상들로부터 얼굴영상 등록을 통한 검출률을 비교한 결과, 현저히 향상된 등록 결과를 획득할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.647-650
• /
• 2002

The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.1524-1530
• /
• 2016

최근 스마트 기기를 이용한 전자 출결 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전자 출결 시스템을 이용하여 교수는 실시간으로 학생들의 출결 처리와 출석 기록을 관리할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 자동식별 및 데이터 획득(AIDC, Automatic Identification and Data Capture) 기반의 전자 출결 시스템의 한계점인 공간적, 시간적, 비용적 문제점을 해결할 수 있는 전자 출결 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 웹 서버로 동작하며 HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5) 기반으로 작성된 출결 관리 페이지에 개인이 가진 스마트 기기를 통한 접속한 후 서버-클라이언트 이미지 데이터 전송 기술을 이용하여 실시간 전자 출결이 가능한 장점이 있다. 또한 제안 시스템은 파이썬 플라스크 프레임워크를 기반으로 동작하기 때문에 운영체제에 상관없이 설치 및 운용이 가능한 장점을 가진다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제47권1호
• /
• pp.7-16
• /
• 2010

패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권2호
• /
• pp.892-911
• /
• 2019

Biometric recognition systems have been widely used for information security. Among the most popular biometric traits, there are fingerprint and face due to their high recognition accuracies. However, the security system that uses face recognition as the login method are vulnerable to face-spoofing attacks, from using printed photo or video of the valid user. In this study, we propose a fast and robust method to detect face-spoofing attacks based on the analysis of spatial frequency differences between the real and fake videos. We found that the effect of a spoofing attack stands out more prominently in certain regions of the 2D Fourier spectra and, therefore, it is adequate to use the information about those regions to classify the input video or image as real or fake. We adopt a divide-conquer-aggregate approach, where we first divide the frequency domain image into local blocks, classify each local block independently, and then aggregate all the classification results by the weighted-sum approach. The effectiveness of the methodology is demonstrated using two different publicly available databases, namely: 1) Replay Attack Database and 2) CASIA-Face Anti-Spoofing Database. Experimental results show that the proposed method provides state-of-the-art performance by processing fewer frames of each video.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제44권1호
• /
• pp.102-112
• /
• 2007

본 논문에서는 얼굴 인식 알고리즘을 하드웨어로 설계하여 임베디드 시스템에 적용하기 위해 고정 소수점 모델을 구성하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안하였다. 얼굴 인식 알고리즘은 학습된 데이터를 사용하여 입력 영상에서 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴 영상에서 두 눈을 찾아 얼굴 검증 단계를 거치며, 얼굴 검증단계에서 얻어진 두 눈의 위치를 이용하여 얼굴 인식 단계에서 필요한 얼굴 특징 벡터를 연산하고 저장 또는 비교를 통하여 얼굴 인식을 수행한다. 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델의 유사성은 부동 소수점 모델에서 검출된 영상을 고정 소수점 모델에서 수행하여 비교하였으며 성능이 0.2% 오차 범위 안에서 일치하는 고정 소수점 모델을 구성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.801-804
• /
• 2008

얼굴 추출 과정은 얼굴 인식 과정의 가장 선행되는 과정이라고 할 수 있다. 하지만 얼굴이라는 객체는 매우 고유동적인 성격을 가지고 있어서 접근하는 방법을 어떻게 하느냐에 따라서 그 결과가 매우 달라지는 경우가 많다. 본 논문은 배경 속에 들어가 있는 얼굴이라는 객체를 CbCr 분포 맵에 기반을 둔 색상 정보와 세그멘테이션, 레이블링을 통해 추출, 색상 정보와 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 검출하고 개폐 여부를 검증하는 알고리즘을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
• /
• pp.883-884
• /
• 2006

In this paper, we propose the real-time system that detects and recognizes the human face by PTZ camara. Generally, Face detection algorithms are disturbed by variable illuminations in a image. To avoid those, we use the robust adaboost algorithm for face detection. For recognition, we use PCA algorithm. we focus on the real-time system. It will be necessary in many applications.