본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
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.
To enhance security and privacy in biometrics, changeable (or cancelable) biometrics have recently been introduced. The idea is to transform a biometric signal or feature into a new one for enrollment and matching. In this paper, we proposed changeable biometrics for face recognition using on PCA based approach. PCA coefficient vector extracted from an input face image. The vector is scrambled randomly and removed. When a transformed template is compromised, it is replaced by a new scrambling rule. In our experiment, we compared the performance between when PCA coefficient vectors are used for verification and when the transformed coefficient vectors are used for verification.
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
개인 인증 방법 중 하나인 생체인식(Biometrics)은 개인 생체정보의 수가 한정되어 있기 때문에 생체정보의 도난 시 프라이버시 침해라는 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 가변 생체인식(Changeable biometrics)이다. 가변 생체 인식은 생체정보가 훼손당했을 경우 새로운 생체정보로 대체하기 어렵다는 생체인식의 가장 큰 단점을 보완하기 위한 방법으로 원 생체정보가 아닌 변환된 생체정보로 개인을 인증한다. 이 논문에서는 가변 생체인식 가운데 얼굴인식을 위한 가변 생체인식에 대해 제안한다. 기존에 알려진 얼굴인식의 방법 가운데 하나인 외형 기반 기법(Appearance-based method) 중 독립성분 분석(Independent Component Analysis)의 계수(coefficient)를 변형하는 방법을 제안한다. 제안된 얼굴 생체정보 생성 방법은 계수의 일부분을 가우시안 분포(Gaussian distribution)에 따른 임의의 값으로 치환한 후 계수의 순서를 임의로 변경하여 무수히 많은 가변 얼굴 정보를 생성할 수 있도록 하였고 서로 다르게 변경된 계수들을 서로 합성함으로써 비가역성(Non-invertibility)을 만족시키려고 시도했다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상에 웨이블렛을 이용하여 압축한 뒤 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
개인 식별 연구는 보안, 감시 시스템에서 중요한 부분이다. 최선의 성능을 가진 시스템을 설계하기 위하여 감지기들로부터 최대 정보를 이용할 수 있도록 설계한다. 다양한 생체 인식 시스템은 등록, 확인, 또는 개인 식별을 위하여 생리 특성이나 행동 특성을 하나이상 활용한다. 발걸음 인식만을 가지고는 아직 개인별 변별적 특징을 안정적으로 나타내지 못하므로, 본 논문에서는 얼굴과 발걸음을 결합한 개인 식별 시스템을 제안한다. 본 논문에서 우리는 한 개의 카메라를 이용한다. 즉, 얼굴과 발걸음 인식 모두 하나의 카메라를 이용하여 획득된 같은 이미지 셋을 사용한다. 본 논문의 중점은 이미지들에서 이용할 수 있는 최대 정보량을 활용하는 것으로 시스템의 성능을 향상시키는 것이다. 결합은 결정 단계에서 고려된다. 제안된 알고리듬은 NLPR 데이터베이스를 사용한다.
In this research, we propose a speaker identification system using a kernel method which is expected to model the non-linearity of speech features well. We have been using principal component analysis (PCA) successfully, and extended to kernel PCA, which is used for many pattern recognition tasks such as face recognition. However, we cannot use kernel PCA for speaker identification directly because the storage required for the kernel matrix grows quadratically, and the computational cost grows linearly (computing eigenvector of $l{\times}l$ matrix) with the number of training vectors I. Therefore, we use greedy kernel PCA which can approximate kernel PCA with small representation error. In the experiments, we compare the accuracy of the greedy kernel PCA with the baseline Gaussian mixture models using MFCCs and PCA. As the results with limited enrollment data show, the greedy kernel PCA outperforms conventional methods.
이 논문은 프랑스 대학입학제도의 주요 특징을 분석하고 우리나라의 대학입학제도 개선을 위한 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 이 논문은 문헌연구 방법을 주된 연구방법으로 사용하였으며, 문헌 자료의 확인과 자료 분석 해석의 보완을 위해 면담조사를 활용하였다. 분석 결과, 프랑스 대학입학제도의 주요 특징은 첫째, 프랑스에서 대학 진학을 위해서는 기본적으로 대학입학자격시험(바깔로레아)에 '합격'해야 한다. 바깔로레아는 고교졸업자격시험이자 대학입학자격시험이라는 이중적 성격을 갖고 있으며, 절대평가에 의해 합격 여부를 판정한다. 둘째, 학생 선발권이 없는 대학(모두 국립)은 개방입학제를 채택하고 있으며 학생 선발권이 있는 고등교육기관은 고교 내신 성적(20점 만점의 점수제), 지원서를 토대로 학생을 선발한다. 셋째, 대학별 시험은 학생을 선발하는 고등교육기관에 한해 제한적으로 실시되며 여러 전형요소 중 내신 성적이 가장 중시된다. 넷째, 대학지원은 정부가 운영하는 온라인 사이트(APB)를 통해 체계적으로 이루어지며, 대학지원 관련 다양한 정보가 제공된다. 프랑스 대학입학제도 분석을 통한 시사점으로 우리나라 대학수학능력시험의 성격 재검토(고교 졸업자격시험의 성격 강화), 학생의 부담, 진로를 고려한 시험체제 개발, 시험 출제 관리에서 고교 교사 역할 확대, 서술형 시험 확대 등을 제시하였다.
본 연구는 사이버 강좌 중 사이버 위주, 사이버 중심의 완전사이버 강좌의 실효성을 점검하고, 그 개선 방향을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해서 연구자가 재직하는 B대학의 경우를 중심으로 면대면 중심의 일반 강좌, 그리고 부분사이버 강좌와 비교한 완전사이버 강좌의 강의평가점수 평균을 비교하고, 완전사이버 강좌를 운영하고 있는 교수들과의 면담을 토대로 그 개선 방향을 모색하였다. 연구 결과, 2011~2012학년도 4학기 동안의 강의평가점수 평균은 완전사이버 강좌가 나머지 두 유형에 비해 4학기 내내 일관되게 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 부분사이버 강좌의 경우는 면대면 강좌와 같은 평균점수를 나타냈다. 결국, 15주 내내 사이버 공간에서 수업이 이루어지는 완전사이버 강좌의 경우 학생들의 수업만족도가 가장 낮게 나왔음을 확인할 수 있었다, 교수들과의 설문과 면담을 통해 효율적인 완전사이버 강좌의 운영을 위해서는 60명 선에서의 수강인원의 제한과 초과 시 전문조교 지원, 콘텐츠의 수시보완을 위한 전문 인력의 협력체제, 교수자들의 상호작용 활성화를 위한 적극적인 노력, 학습 분량의 적정화를 위한 노력, 그리고 오프라인을 통한 상호작용의 노력 등이 우선 되어야 함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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