Recently, technologies are being developed to recognize and authenticate users using bioinformatics to solve information security issues. Biometric information includes face, fingerprint, iris, voice, and vein. Among them, face recognition technology occupies a large part. Face recognition technology is applied in various fields. For example, it can be used for identity verification, such as a personal identification card, passport, credit card, security system, and personnel data. In addition, it can be used for security, including crime suspect search, unsafe zone monitoring, vehicle tracking crime.In this thesis, we conducted a study to recognize faces by detecting the areas of the face through a computer webcam. The purpose of this study was to contribute to the improvement in the accuracy of Recognition of Face Based on CNN Algorithms. For this purpose, We used data files provided by github to build a face recognition model. We also created data using CNN algorithms, which are widely used for image recognition. Various photos were learned by CNN algorithm. The study found that the accuracy of face recognition based on CNN algorithms was 77%. Based on the results of the study, We carried out recognition of the face according to the distance. Research findings may be useful if face recognition is required in a variety of situations. Research based on this study is also expected to improve the accuracy of face recognition.
과거 흔히 사용되던 보안시스템은 단순한 숫자 비밀번호를 이용한 방법이다. 이를 보완하기 위해 생체정보를 사용하는 보안시스템이 나왔지만, 생체정보의 일부분을 이용한 방법이 대부분이고 사용 장소 역시 국한적이다. 이는 도용 및 도난에 노출되어 매우 낮은 신용도를 갖게 되고, 개인정보 유출 같은 2차 범죄로 이어지고 있다. 이러한 이유에서 개인의 고유한 생체정보를 이용한 보안시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 입력된 얼굴영상과 홍채 분석을 사용한 보안시스템을 제안한다. 제안시스템에서 영상분석시 얼굴의 특징점 뿐만 아니라 홍채의 특징을 구하여 특정 인물을 식별한다. 출입구에서 RFID태그를 사용하여 대상을 인증한 후, 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하고 시스템에 등록된 정보와 유사도를 비교하여 최종 인증한다.
Navastara, Dini Adni;Koo, Kyung-Mo;Park, Hyun-Jun;Cha, Eui-Young
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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pp.373-376
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2013
Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.
Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.
최근 스마트폰 잠금 해제 방법으로 암호화 기술을 사용하여 다양한 알고리즘이 채택하고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술로 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 방법에는 지문인식, 얼굴인식 및 홍채인식 등이 포함한다. 본 연구에서는 이미 상용화된 생체인식 기술 및 패턴인식 및 암호입력 방법을 평가항목으로 선정 하였다. 평가항목은 지문인식, 얼굴인식 홍채인식, 패턴인식 및 암호 입력방법 등 다섯 가지 알고리즘으로 구성되어 있다. 이러한 알고리즘을 기반으로 계층적 분석 방법론을 바탕으로 스마트폰 사용자의 암호화 알고리즘 선호도를 분석하였다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.
본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로, 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문, 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며, 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합, Support Vector Machine, Fisher 분류기, 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과, 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.
The size of a display is large, The form becoming various of that do not apply to previous methods of gaze tracking and if setup gaze-track-camera above display, can solve the problem of size or height of display. However, This method can not use of infrared illumination information of reflected cornea using previous methods. In this paper, Robust pupil detecting method for eye's occlusion, corner point of inner eye and center of pupil, and using the face pose information proposes a method for calculating the simply position of the gaze. In the proposed method, capture the frame for gaze tracking that according to position of person transform camera mode of wide or narrow angle. If detect the face exist in field of view(FOV) in wide mode of camera, transform narrow mode of camera calculating position of face. The frame captured in narrow mode of camera include gaze direction information of person in long distance. The method for calculating the gaze direction consist of face pose estimation and gaze direction calculating step. Face pose estimation is estimated by mapping between feature point of detected face and 3D model. To calculate gaze direction the first, perform ellipse detect using splitting from iris edge information of pupil and if occlusion of pupil, estimate position of pupil with deformable template. Then using center of pupil and corner point of inner eye, face pose information calculate gaze position at display. In the experiment, proposed gaze tracking algorithm in this paper solve the constraints that form of a display, to calculate effectively gaze direction of person in the long distance using single camera, demonstrate in experiments by distance.
기존의 산업현장에서 안전사고 및 산업재해들이 끊임없이 발생하고 있다. 또한, 근로자의 육체적·정신적 피로로 인해 안전사고가 발생할 확률이 높아지고 있다. 이에 따라, 근로자의 안전을 위해 체계적인 관리 및 다양한 시스템의 도입이 요구되고 있다. 본 논문에서는 산업현장에서 생체정보를 이용한 출입 관리 시스템의 개발로 근로자의 효율적인 건강관리, 출입통제관리 기능 개발을 수행한다. 출입통제를 위해 얼굴인식을 통해 근로자를 확인하고, 건강상태 유무는 홍채인식을 통해 판별한다. 근로자의 홍채 및 눈의 충혈 상태를 통해 건강이상 징후를 진단하여 정확도를 높이고 보다 효율적인 관리 시스템의 개발을 목표로 한다. 최종적으로 개발 내용은 현장 출입관리 시스템, 관리자용 출입통제 프로그램, 사용자 건강이상 징후 진단을 위한 진단하는 메인 서버 시스템으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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