• 스마트미디어저널
• /
• 제4권4호
• /
• pp.9-17
• /
• 2015

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위, 변장 영상 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사도를 이용하여 위조 영상을 판별하고 아다부스트를 이용하여 만든 얼굴 부분별 검출기를 사용한 얼굴 변장 영상을 판별한다. 제안된 시스템은 다중 스케일 가버 특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 정확히 찾아진 눈 위치의 동공을 조사하여 최대값과 최소값을 구하여 위조 여부를 판별하고 부분별 검출기를 사용하여 눈과 코의 검출 여부를 판단하여 각각 선글라스와 마스크의 착용 여부를 판단하고 선글라스&마스크 검출기를 사용하여 얼굴이 검출되지 않았을 경우를 대비하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위, 변장판별시스템임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
• /
• pp.304-306
• /
• 2006

본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제6권12호
• /
• pp.261-268
• /
• 2006

일반인들이 '3차원업체영상'이라고 알고있는 홀로그램은 1947년 데니스가보 (D.Gabor)가 최초로 발견한 빛의 정보를 기록할 수 있는 특징을 가진 새로운 매체이다. 홀로그램은 물체에서 나오는 두 가지 파장의 간섭결과로서 이룩되는 간섭무늬를 기록하는 것으로 물체의 입체감 표현뿐만 아니라 빛과 공간 조형의 표현이 가능하기 때문에 시각적으로 한층 더 나은 결과를 기대할 수 있다. 홀로그램과 광고의 접목을 가정하여 기존광고매체와 홀로그램광고매체의 시각인지도를 측정 분석하여 홀로그램 광고는 기본방식의 광고보다 시각적 인지도가 높을 것인가에 대하여 알아보고, 하이테크 시대에 부합하는 새로운 광고매체로서, 홀로그램이 소비자에게 시각적으로 주의와 흥미를 유발하는데 우수하여 제3의 시각적 광고매체의 형태로 발전 가능성이 있는지에 대하여 알아본다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.349-354
• /
• 2014

지금까지 스마트 카드의 사용자 인증은 단말기에서 PIN(Personal Information Number)을 대조하는 MOT(Match On Terminal)방식으로 이루어져 왔다. 이러한 기존의 방법은 사용자의 망각이나 분실로 인해 PIN정보가 유출될 위험이 있으며, 단말기에서 사용자 정보를 대조하기 때문에 사용자 정보에 대한 불법적인 접근 가능성이 높다. 따라서, 본 논문은 PIN방식과 비교하여 현저히 분실과 망각 위험이 낮은 생체정보를 이용하는 MOC(Match On Card)방식 사용자 인증 방법을 제안한다. 이를 위해, 제한적인 저장 공간을 가지고 있는 스마트 카드에도 저장 할 수 있는 저용량의 얼굴 생체벡터를 구성하고 낮은 연산속도를 가진 스마트 카드에서 실시간으로 매칭 결과를 알아 낼 수 있는 단순한 매칭 알고리즘을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.759-764
• /
• 2005

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈 코 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특질 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM 방법의 Face Graph 생성 과정을 보다간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제49권2호
• /
• pp.61-74
• /
• 2012

본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2009

2D 영상 이미지를 인식하는데 있어서, 테스트 이미지를 입력 받는 카메라의 설치 공간 및 설정 상황에 따라 밝기, 명암, 빛의 방향 등과 같은 인식의 성능에 영향을 끼칠 수 있는 요소들이 매우 많이 존재한다. 본 논문은 카메라가 위치한 환경 상의 최소의 샘플 이미지를 가지고, 그 환경에서 입력되는 영상의 인식 성공률을 높일 수 있는 적응형 얼굴 인식 방법을 제안하고 있다. 제안한 적응형 얼굴 인식은 두 개의 부분으로 구성되어 있는데, 하나는 환경 적응을 하기 위한 부분이고, 다른 하나는 얼굴 인식을 수행하는 부분이다. 전자인 환경 적응 모듈에서는 안정 상태 유전 알고리즘을 사용하여 인식기가 최적의 성능을 낼 수 있는 필터 조합과 필터 파라메터와 특징 벡터 집합 차원을 결정하고, 후자인 얼굴 인식 모듈에서는 그 결과를 사용하여 얼굴 인식 결과를 확인한다. 얼굴 인식 과정에서 이미지 사이의 유사도를 측정하기 위해서 가보 웨이블릿을 사용하였고, 인식의 결과를 도출하는 과정에서는 k-Nearest Neighbor을 사용하였다. 적응형 얼굴 인식 방법을 테스트 하기위해, 사인 함수의 가중치를 사용한 명암 노이즈, 임펄스 노이즈, 복합 노이즈에 관하여 각각 실험을 하였고, 진화 후에는 일반적으로 발생할 수 있는 노이즈에 대한 급격한 인식률 저하를 방지할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권3호
• /
• pp.205-208
• /
• 2013

일반적으로 이진패턴 변환은 조명 변화에 강인한 특성을 가지므로, 얼굴인식 및 표정인식 분야에 널리 사용되고 있다. 이에, 본 논문에서는 기존의 LDP(Local Directional Pattern)의 텍스처 성분을 개선한 MLDP(Modified LDP) 변환 영상에 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을 결합한 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 LBP(Local Binary Pattern)나 LDP와 같은 이진패턴 변환들이 히스토그램 특징 추출을 위해 주로 사용되는 것과는 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 MLDP 영상을 2D-PCA 특징추출을 위해 직접 사용한다는 특성을 갖는다. 제안 방법의 성능평가는 PCA(Principal Component Analysis), 2D-PCA 및 가버변환 영상과 LBP를 결합한 알고리즘을 사용하여, 다양한 조명변화 환경에서 구축된 Yale B 및 CMU-PIE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 실험 결과, MLDP 영상과 2D-PCA를 사용한 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.100-107
• /
• 2012

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위장한 얼굴의 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 템플릿 매칭을 통한 유사도와 아다부스트를 사용한 얼굴 위장판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 눈에 대한 유사도를 측정하여 선글라스 착용여부를 판단하고 아다부스트를 사용한 코의 검출을 통하여 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위장 판별 시스템임을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.717-725
• /
• 2015

전립선 영상은 비용이 상대적으로 저렴한 경직장 초음파 영상을 이용하여 전립선 진단에 많이 사용된다. 경직장 초음파 영상은 3차원으로 촬영되어 여러 장으로 하나의 진단 단위가 만들어 진다. 의사는 진단을 위해 2차원 영상을 순서대로 모니터에 표시하여 볼 수도 있고, 3차원의 영상을 볼 수도 있다. 2차원 영상은 원 영상을 그대로 출력하면 되지만, 3차원 영상은 다양한 각도에서 보이기도 하고, 내부의 어떤 면을 자른 형태로도 보여야 하므로 정확하게 전립선과 배경을 구분하여야 한다. 특히 경계를 구분할 때, 전립선의 중간 부분은 상대적으로 구분하기 쉬우나, 기저부와 첨단부는 불확실한 부분이 많으므로 경계를 구분하기기 매우 어렵다. 이에, 본 논문은 평균 형상 모델을 적용하여 전립선 경계를 추출하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다.