QR 코드는 바코드보다 수백 배 많은 양의 데이터를 인코딩할 수 있도록 기능을 향상시킨 코드체계로서 이미지 훼손에 강하다. 이러한 이유로 QR 코드는 최근에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어 항공권 티켓 (보딩 통제 시스템), 푸드 (야채, 육류 이력) 추적 시스템, 콘택트렌즈 관리, 처방전 관리, 환자 손목밴드 (환자관리) 등에 사용된다. 본 논문에서는 이진 이미지에 대한 가역적인 데이터은닉 방법을 제안한다. 가역적인 데이터 은닉방법은 스테고 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원본 이미지를 복원할 수 있기 때문에서 다양한 목적으로 활용될 수 있다. QR 코드는 누구나 코드를 생성할 수 있으므로 위조된 QR 코드를 이용하여 범죄에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이를 방지하기 위해서 이진 QR 코드 이미지에 인증 데이터를 은닉하여 위조여부를 확인할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안한 방법은 실험을 통해서 입증을 하였다.
광도 요소의 워터마크 내장은 컬러 영상을 그레이 스케일 영상과 같은 변형에서 삽입한 소유권 정보의 추출을 보장하기 때문에 YCbCr와 같은 광도-색차 컬러 공간에서 색상의 광도 요소에 소유권 정보를 내장한다. 따라서 본 논문은 워터마크의 견고성과 비시각성에 중점을 두고, 멀티미디어 컨텐츠서비스의 장치와 성능을 고려한 컬러 영상의 워터 마크 내장, 추출 및 인증 알고리즘을 제안한다. 컬러 영상은 RGB 컬러 공간에서 YCbCr 컬러 공간으로 변형 한 다음 Y(Luminance), Cb(Color Differences) 및 Cr(Color Differences) 각 요소의 특성을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 다중 레벨(Multi-Level)의 워터마크를 내장하고 추출 및 인증한다. 실험 결과, JPEG 압축에 따른 견고성과 다중 레벨에 대한 워터마크의 비 시각성을 보장할 수 있었다
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.
디지털 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제가 근래에 중요한 문제로 대두되면서 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술적 해결책으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상 데이터에 대해 다양한 공격에 강인한 웨이브릿 기반 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 변환을 이용하여 워터마킹된 영상의 변화를 감지 못하도록 하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 영상 신호 처리에 강인한 워터마킹 방법을 제시한다. 웨이브릿 변환된 계수의 레벨과 각 부대역별 특성을 고려하고, 영상의 복잡도를 반영한 다중 임계치를 적용하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입한다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상이 시각적으로 전혀 구별할 수 없을 정도의 비가시도를 보이면서 다양한 공격, 즉 JPEG 손실압축, 필터링, 잡음첨가, 리샘플링, 크로핑 등에 대하여 우수한 워터마크 검출결과와 강인함을 보였다.
얼굴은 사람을 확인할 수 있는 고유한 성질을 갖고 있어 얼굴 인식이 출입통제, 범죄자 검색, 방법용 CCTV 같은 보안 영역과 본인 인증 영역에 활발히 활용되고 있다. 정면 얼굴 영상은 가장 많은 얼굴 정보를 갖고 있어 얼굴 인식을 위해 가능한 정면 얼굴 영상을 취득하는 것이 필요하다. 본 연구에서 하르유사 특징을 이용한 Adaboost 알고리즘을 이용해 얼굴 영역이 검출되고 mean-shift 알고리즘을 이용해 얼굴을 추적한다. 그리고 얼굴 영역에서 눈과 입 같은 얼굴 요소들의 특징점들을 추출해 그들의 기하학적인 정보를 이용해 두 눈의 비와 얼굴의 회전 정도를 계산하고 실시간으로 근사 정면 얼굴 영상을 제시한다.
본 논문에서는 동영상 스트리밍 인증을 위한 지문 기반의 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적으로 사용되는 워터마크는 분실이나 위 변조의 위험이 내재되어 있어 이를 방지할 수 있는 생체 보안 시스템이 꾸준히 연구되고 있다. 이 중에서 지문은 사용이 용이하고 정확하며 경제적인 장점이 있다. 그러나 압축에 따른 정보의 손실로 인증상의 어려움이 발생하게 된다. 본 논문에서는 다양한 비트 변화에도 인증이 가능하게 하기 위해 지문 영상의 분할과 특징점 좌표 정보를 워터마커로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 지문 영상의 개선 및 지문의 특징점 기반 워터마크 생성을 위한 전처리 과정과 웨이블릿 기반의 워터마크 삽입 및 추출 과정으로 구성된다. 제안한 워터마킹 기법은 H.264/AVC의 압축률 변화에 따른 실험을 통하여 워터마크의 요구조건인 강인성과 인증의 관점에서 기존 기술보다 우수함이 확인되었다.
정보산업사회에서 안전에 대한 욕구가 증가함에 따라 보안에 대한 관심도 증가하고 있다. 그러나, CCTV만으로는 현대사회의 안전 욕구를 충족하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 GPS와 Beacon으로 이루어진 IPS 시스템에 영상 정보를 활용한 처리 기술을 연동하여 기존의 RFID 태그 부착의 불편함과 식별 가능한 영역의 한정된 단점이 보완된 영상 추적 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위해, 스마트 기기와 사물 인터넷 융합 시스템을 설계하고 출입 통제의 정확성과 IPS의 신뢰성을 확보한 시스템을 연구하였다. 최종적으로, 지능형 PTZ 카메라를 이용한 영상 정보를 활용하고 출입자의 관리 정책을 설정하여 출입 통제 및 상황 제어를 수행하였다. 또한, 영상 추적 시스템, 인증 서버, 시각화 시스템을 통합 설계하여 출입자 행동 패턴을 분석하는 효율적인 IPS를 구축하는 기술을 설계하였다.
Murukesh, C.;Thanushkodi, K.;Padmanabhan, Preethi;Feroze, Naina Mohamed D.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권6호
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pp.2118-2125
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2014
Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.
Sequential object analysis are playing vital role in real time application in computer vision and object detections.Measuring the similarity in two images are very important issue any authentication activities with how best to compare two independent images. Identification of similarities of two or more sequential images is also the important in respect to moving of neighborhoods pixels. In our study we introduce the morphological and shared near neighborhoods concept which produces a sufficient results of comparing the two images with objects. Considering the each pixel compare with 8-connectivity pixels of second image. For consider the pixels we expect the noise removed images are to be considered, so we apply the morphological transformations such as opening, closing with erosion and dilations. RGB of pixel values are compared for the two sequential images if it is similar we include the pixels in the resultant image otherwise ignore the pixels. All un-similar pixels are identified and ignored which produces the similarity of two independent images. The results are produced from the images with objects and gray levels. It produces the expected results from our process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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