Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.127-136
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2021
Real-time human recognition is a challenging task, as the images are captured in an unconstrained environment with different poses, makeups, and styles. This limitation is addressed by generating several facial images with poses, makeup, and styles with a single reference image of a person using Generative Adversarial Networks (GAN). In this paper, we propose deep learning-based human recognition using integration of GAN and Spatial Domain Techniques. A novel concept of human recognition based on face depiction approach by generating several dissimilar face images from single reference face image using Domain Transfer Generative Adversarial Networks (DT-GAN) combined with feature extraction techniques such as Local Binary Pattern (LBP) and Histogram is deliberated. The Euclidean Distance (ED) is used in the matching section for comparison of features to test the performance of the method. A database of millions of people with a single reference face image per person, instead of multiple reference face images, is created and saved on the centralized server, which helps to reduce memory load on the centralized server. It is noticed that the recognition accuracy is 100% for smaller size datasets and a little less accuracy for larger size datasets and also, results are compared with present methods to show the superiority of proposed method.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
생체인식은 개인의 유일하면서 변화하지 않는 생체의 특징을 이용하여 개인의 본인 여부를 판별하는 방법으로써 널리 사용되어 왔다. 생체정보의 고유 불변한 특징을 저장하는 것은 개인정보의 노출에 따른 보안상의 문제점을 갖고 있으며 이를 해결하기 위해 제안된 방법이 가변생체인식 (cancelable biometrics)이다. 가변생체인식은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 생체 인식방법이다. 본 논문에서는 변환 생체인식의 한 가지 방법으로써 얼굴 생체정보의 새로운 이진화 방법을 제안한다. 얼굴 생체정보의 이진화를 위한 특징추출은 얼굴정보의 부분적 변화에 강인한 영역기반 주성분 분석(Subpattern-based PCA)을 이용하였으며 이로부터 얻어진 특징을 보조정보에 기반한 방법으로 이진화 하였다. 획득된 이진비트열은 영역기반 주성분 분석의 사용으로 여러 얼굴 영역의 고려와 함께, 선택된 주성분 개수만큼의 계수들에 대한 이진화 값들을 포함하고 있다. 이러한 서로 다른 얼굴영역의 여러 주성분들에서 추출된 이진비트열중 구분력이 좋은 비트 값들을 선택하였으며, 선택된 비트 값들은 이진화를 위한 보조 정보가 노출된 경우에서도 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보여준다.
본 연구에서는 얼굴형 기준 모델 데이터를 기반으로 사용자의 얼굴형을 분석하고 얼굴 형 메이크업을 제공하여 가상 메이크업을 제공하기 위해 증강 현실 기반 메이크업 도구를 구축하였다. 얼굴형을 분석하려면 먼저 카메라로 촬영 한 이미지에서 얼굴을 인식 한 다음 얼굴 윤곽 영역의 특징을 추출하여 분석 속성으로 사용한다. 다음으로 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 윤곽 영역 특징과 비교하기 위해 추출된 얼굴 윤곽 영역의 특징점을 정규화한다. 얼굴 모양은 정규화된 윤곽 영역의 특징점과 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 특징점 사이의 거리 차이를 이용하여 예측 분석한다. 증강형실기반 가상메이크업에서는 카메라로부터 영상 입력에서는 영상에서 얼굴을 실시간으로 인식하여 얼굴 부위별 영역의 특징점을 추출하고, 얼굴형 분석처리과정을 통해 분석된 얼굴형에 따라 어울리는 메이크업을 제공하여 가상의 메이크업의 결과를 확인 할 수 있다. 우리는 제안된 시스템을 통해 화장품 소비자로 하여금 자신에게 어울리는 메이크업 디자인을 확인하여 화장품 구매 결정에 대한 편의 및 영향을 미칠 것으로 기대한다. 또한 가상의 자아에 얼굴 메이크업을 적용함으로써 매력적인 자신의 이미지를 만들어내는데 도움을 줄 것이다.
The challenging task of classifying the fibro-osseous(FO) lesions has been previously attempted but only in the past 15 years has the entire spectrum of diversity been appreciated. For the clinicians, it is hard to clearly diagnose the lesions before operations. The purpose of this study was to review the literature about fibro-osseous lesions of the jaws and to analyse our clinical cases. As the results of the review of clinical features, radiography and histopathologic findings of sixteen cases of fibro-osseous lesions, we could elucidate diagnostic aids for treatment of benign FO lesion in jaws. Six patients involving fibrous dysplasia complained the facial swelling and facial asymmetry. The radiographic features of the lesions showed ground-glass radiopacity mostly and the histologic findings showed typically Chinese character-shaped trabeculae without osteoblastic rimming in the fibrous stroma. Six patients with ossifying fibroma were notified as swollen buccal cheek state. Their radiographic findings showed cortical expanded radiolucent lesion with sclerotic defined border, which was contrast to the normal adjacent bone. The lesions showed variant radiolucent lesions. Histological findings were revealed as cellular fibrous stroma with woven bones, variable patterns of calcifications. Three patients with cemental dysplasia didn't have specific complaints. Well circumscribed radiopaque lesions on mandibular molar area were observed. Cementum-like ossicles with fibrous stroma were found on microscopic findings. A osteoblastoma case with jaw pain was found. The radiographic feature was a mottled, dense radiopacity with osteolytic border on mandibular molar area. Under microscopy trabecule of osteoid with vascular network were predominantly found. Numerous osteoblast cells with woven bone were found. These clinical, radiographic and microscopic findings of benign fibrous-osseous lesions would suggest diagnostic criteria for each entity of FO lesions.
이차골 이식술을 시행 받은 구순 구개열을 가지는 성인 남자 20명의 두부계측방사선 사진을 McNamara씨 분석법을 중심으로 하여 계측한 결과는 다음과 같다. 구순 구개열 환자에서 Na. perpendicualr to point A칼은 글.98±5.70, SWh angle 값은 76.45±4.69, Pogonion to Na. perpendicular간은 -6.38± 6.73을 나타내었다. Effective maxillary length는 85.6±4.42, effective mandibular length 값은 123.88±7.10을 보였고 하악각은 29.9±5.09, facial axis angle은 5.53±2.03으로 관찰되었다. Point A에 대해 상악 전치의 돌출도는 3.95±2.74의 값을 보였다.
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선·추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지 정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출하였다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 연구에는 가변 템플릿(Deformable Template), 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데 가변 템플릿 방법은 수행시간이 느리고 추출된 윤곽선의 모양이 획일 된 모양을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 사람마다 얼굴요소의 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 윤곽선 추출 실험을 하였다. 또한 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선의 추출 곁과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소 포함 사각형(MER)을 추출하고, 이 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용하였다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER의 추출은 모두 성공하였고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER추출이 졸지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지 와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 보였다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지 값과 명도 값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Letter Jobcheso." Therefore, the purpose of this study is to look into the origin of the letter designs in the Chinese character culture
질병과 관련한 연구 중 가장 중요한 것은 질병이 발생치 알도록 하기 위해 치료보다는 예방과 보건 그리고 약품보다는 식품을 더 중요시해야 한다는 것이다. 따라서 일단 환자를 접할시 가장 중요한 것은 질환의 유무 그리고 만약 질환이 있다면 어떤 질환인지를 정확히 진단해 내는 것이 가장 중요하고 그 후에 용약(用藥) 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 한방에 있어 4대 질환 진단 방법중 가장 중요한 망진(望診)에 대해 기술하고자 한다. 망진은 관형(觀形)과 찰색(察色)이 주된 방법인데 지금까지는 이를 모두 의사의 직관에 의지 하였 왔던 것이 현 실정이었다. 이를 위해 본 연구에서는 의사에게 망진에 필요한 기초 자료를 자동으로 제공해 주는 시스템을 개발하고자 한다. 이때 시스템 개발시 개발 단계상 첫 번째 개발 단계이며 가장 중요한 작업은 관형이나 찰색에 상관없이 우선적으로 얼굴 영역을 자동으로 추출해 내는 작업이 수행되어야 한다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 정면 얼굴인 경우는 중요한 얼굴내 요소인 눈, 눈썹, 코, 입등의 영역을 추출해 주고, 측면 얼굴의 경우는 코와 귀를 추출해 내는 작업이 전체 시스템 구축시 두 번째 작업 단계가 된다. 따라서 본 논문에서는 관형과 찰색을 위한 전체 시스템 개발 작업중 첫 번째와 두 번째 단계 작업인 정면 얼굴의 얼굴 영역 추출 방법, 그리고 추출된 정면얼굴 영역에서 눈, 눈썹, 코, 입등의 영역을 추출해 주는 방법에 대해 제안하고자 한다. 또한 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위해 20명을 대상으로 실험을 수행한 결과 정면 얼굴의 영역 추출은 $100\%$ 성공하였다. 그리고 눈, 눈썹, 코, 입등과 같은 정면 얼굴내 주요 특징 영역 추출도 $100\%$ 성공하였으나 머리카락과 눈썹이 붙어 있는 경우에는 해당 눈썹 영역을 추출하지 못하는 결과도 있었다. 이는 차후 형태학적 연산등을 사용하여 추출해야 할 으로 사료된다.
본 연구에 앞서 2002년 10월에 한국인 20대 대학생들을 상대로 실시한 설문조사 결과 애니메이션에 등장하는 한국과 일본의 여성 캐릭터의 모습은 차별성이 적고, 일반적으로 눈이 크고, 코가 오뚝하며, 얼굴은 계란형이고, 눈이나 입은 지나치게 과장되게 표현되어 캐릭터에 대한 호감이 적다는 사실을 발견하게 되었다. 본 연구는 한국인 20대 여성의 얼굴 특징을 일본인 20대 여성과 비교하여 관념적, 생물학적 관점에서 조사한 후 이를 토대로 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴의 특징을 관상학을 적용하여 제작하고, 이에 대한 객관적인 검증을 거쳐 한국 여성 캐릭터의 표준 근거를 제시해 보고자 하였다. 연구 결과 우리나라 사람들은 관념적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 귀엽고 착한 성격, 착하고 조용한 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답다 라고 느끼며 호감형으로 생각하는 반면 생물학적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 신경질 적이거나, 불만이 많은 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답지 않다고 느끼고 비호감형으로 생각하는 것으로 조사되었다. 이는 특징이 강한 얼굴과 과장된 표현, 그리고 비호감형에 대해서는 한국인과 거리가 멀다고 느끼는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 정리한 애니메이션에서 자주 등장하는 7가지 성격별 한국인 여성 캐릭터와 그에 따른 해당 성격과의 상관관계에 대한 반응에서는 73.5%의 일치율을 보였는데, 이는 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴 형태소 특징을 동양관상학을 바탕으로 접근한 것이 한국인 캐릭터 제작에 있어 비교적 효과적일 수 있으며 본 연구에서 제작한 캐릭터는 실제의 얼굴을 바탕으로 하고 있지만, 성격별 얼굴의 각 부분별 특징을 캐릭터 제작에 적용한다면 보다 다양한 한국인 여성 캐릭터를 제작할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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