본 논문은 OpenCV를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사소통하는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과, Python환경에서 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 누구나 쉽게 접근할 수 있는 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.149-154
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2015
Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.
In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.
본 논문은 RFID 보안 시스템에서 2단계 인증 과정을 통하여 RFID시스템의 안정성을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그 인증 후 추가적으로 사용자를 인증하기 위하여 카메라를 통하여 입력된 사용자의 이미지 정보에서 특징을 추출 한다. 출입구에서 인증을 위해 먼저 RFID태그를 사용하여 인증하고, 다음으로 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하여 시스템에 등록된 사용자 정보와 유사도 비교를 통하여 최종 인증하는 시스템을 제안한다. RFID 시스템에서 사용하는 태그는 2.450Hz 대역의 다양한 주파수를 발진하는 능동형 태그를 사용한다. 또한 사용자 이미지의 특징 정보는 윤곽선 정보와 색상 특징 정보를 이용하여 시스템에 등록된 정보와 일치 하는지 유사도를 비교하여 인증할 수 있도록 하였다.
최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.
운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.166-183
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2013
It requires a lot of costs and manpower to manage an election. The electronic voting scheme can make the election system economic and trustful. The widespread use of smart phones causes mobile voting to be a major issue. The smart phone can be used as a mobile voting platform since it can carry out many services in addition to basic telephone service. To make mobile voting practical and trustful, we analyzed two subjects of study. Firstly, the way to make a biometric based mobile ID, which has legal binding forces. In mobile voting, user identification is accomplished on line since the voter should be able to vote wherever they go. The digital ID conducts a similar role to the need for a resident card. The user's identity is bound to the resident card legally. To bind the user's identity to the smart phone, we use USIM. Biometric recognition is also needed to authenticate the user, since the user cannot prove him or her on line face-to-face. The proposed mobile ID can be reissued by means of introducing a random secret value. Secondly, the mobile voting scheme is proposed where candidates can accept election results without doubt. The goal of an election is to select a leader among two or more candidates. Existing electronic voting schemes mainly focus on the study of ballot verification accomplished by voters. These approaches are not safe against collusion attacks where candidates and the election administration center are able to collude to fabricate election results. Therefore, a new type of voting and counting method is needed where candidates can directly take part in voting and counting stages. The biometric based multi-signature scheme is used to make the undeniable multi-signed ballot. The ballot cannot be verified without the help of all candidates. If candidates accept election results without a doubt, the fairness of the election is satisfied.
최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 사람 얼굴의 눈, 코, 입을 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최근 대부분의 이미지 분류는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한다. 그러나 CNN으로 추출한 특징은 충분하지 않아 분류 효과가 낮은 경우가 있다. 분류 효과를 더 높이기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 Haar 특징추출 알고리즘을 사용하여 얼굴의 눈, 코, 입 데이터?을 구성한다. 두번째는 CNN 구조 중 하나인 AlexNet을 사용하여 이미지의 CNN 특징을 추출한다. 마지막으로 Haar 특징 추출 뒤에 합성(Convolution) 연산을 수행하여 Haar-CNN 특징을 추출한다. 그 후 CNN 특징과 Haar-CNN을 혼합하여 Softmax를 이용해 분류한다. 혼합한 특징을 사용한 인식률은 기존의 CNN 특징 보다 약 4% 향상되었다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 증명하였다.
시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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