Radio Frequency Identification (RFID) is a common term for technologies using micro chips that are able to communicate over short-range radio and that can be used for identifying physical objects. RFID technology already has several application areas and more are being envisioned all the time. While it has the potential of becoming a really ubiquitous part of the information society over time, there are many security and privacy concerns related to RFID that need to be solved. This paper proposes a method which could protect private information and ensure RFID's identification effectively storing face feature information on RFID tag. This method improved linear discriminant analysis has reduced the dimension of feature information which has large size of data. Therefore, face feature information can be stored in small memory field of RFID tag. The proposed algorithm in comparison with other previous methods shows better stability and elevated detection rate and also can be applied to the entrance control management system, digital identification card and others.
This study presents a new algorithm to detect the facial feature in a color image entered from the mobile device with complex backgrounds and undefined distance between camera's location and the face. Since skin color model with Hough transformation spent approximately 90$\%$ of running time to extract the fitting ellipse for detection of the facial feature, we have changed the approach to the simple geometric vector operation, called a TS(Triangle-Square) transformation. As the experimental results, this gives benefit of reduced run time. We have similar ratio of face detection to other methods with fast speed enough to be used on real-time identification system in mobile environments.
In this paper, we propose the drowsiness detection method for car driver. This paper determines whether or not the driver's eyes are closed using the depth and infrared videos. The proposed method has the advantage to detect drowsiness without being affected by illumination. The proposed method detects a face in the depth picture by using the fact that the nose is closest to the camera. The driver's eyes are detected by using the extraction of harr-like feature within the detected face region. This method considers to be drowsiness if eyes are closed for a certain period of time. Simulation results show the drowsiness detection performance for the proposed method.
Many of facial feature extracting applications and systems have been developed in the field of face recognition systems and its application, and most of them use the eyes as a key-feature of human face. In this paper we show a simple and fast eye detection algorithm for embedded systems. The eyes are very important facial features because of the attribution they have. For example, we know the darkest regions in a face are the pair of pupils, and the eyes are always a pair and parallel. Using such attributors, our algorithm works well under various light conditions, size of face in image, and various pose such as panning and tilting. The main keys to develop this algorithm are the eyes' attribution that we can usually contemplate and easily find when we think about what is the attribution that the eyes have. With some constraints of the eyes and knowledge of the anthropometric human face, we detect human eye in an image, and the experimental results demonstrate successful eye detection.
OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.
얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.
온라인 기반의 3차원 얼굴 애니메이션을 위해서 실시간으로 얼굴을 캡처하고 표정 데이터를 추출하는 것은 매우 중요한 작업이다. 최근 동영상 입력을 통해 연기자의 표정을 캡처하고 그것을 그대로 3차원 얼굴 모델에 표현하는 비전 기반(vision-based) 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문 에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 얼굴과 얼굴 특징점들을 자동으로 검출하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 얼굴 검출과 얼굴 특징점 추출 및 추적과정으로 구성된다. 얼굴 검출은 3차원 YCbCr 피부 색상 모델을 이용하여 피부 영역을 분리하고 Harr 기반 검출기를 이용해 얼굴 여부를 판단한다. 얼굴 표정에 영향을 주는 눈과 입 영역의 검출은 밝기 정보와 특정 영역의 고유한 색상 정보를 이용한다. 검출된 눈과 입 영역에서 MPEG-4에서 정의한 FAP를 기준으로 10개의 특징점을 추출하고, 컬러 확률 분포의 추적을 통해 연속 프레임에서 특징점들의 변위를 구한다 실험 결과 제안 시스템 은 약 초당 8 프레임으로 표정 데이터를 추적하였다.
본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 또한 검출한 얼굴영역은 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 지능형 분류기법의 하나인 다층 신경망을 결합한 얼굴 인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴 영상에 대해 전처리 과정으로서 PCA을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법과 비교한 결과 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 향상된 인식 성능을 보였다. 또한 학습률에 따른 인식률에 변화를 실험하여 가장 최적의 학습률의 값을 도출하였다.
본 논문에서는 능동적 적외선 조명을 이용한 3차원 얼굴 방향 식별을 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 적외선 조명 하에서 밝게 나타나는 동공을 효과적으로 실시간 검출하여 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 다른 방향의 얼굴들에서 동공의 기하학적 왜곡을 탐지하여, 3차원 얼굴 방향과 동공의 기하학적 특성 사이의 관계를 나타낸 학습 데이터를 사용하여 고유한 눈 특징 공간을 구축하였고, 입력된 질의 영상에 대한 3차원 얼굴 방향을 고유한 눈 특징 공간을 사용하여 실시간으로 얼굴 방향을 측정할 수 있었다. 실험결과 카메라에 근접한 실험 대상자들에 대하여 최소 94.67%, 최고 100% 의 식별 결과를 나타내었다.
Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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