• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권1호
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• pp.68-75
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• 1999

Machine recognition of faces from still and video images is emerging as an active research area spanning several disciplines such as image processing, pattern recognition, computer vision and neural networks. In addition, human face identification has numerous applications such as human interface based systems and real-time video systems of surveillance and security. In this paper, we propose an algorithm that can identify a particular individual face. We consider human face identification system in color space, which hasn't often considered in conventional in conventional methods. In order to make the algorithm insensitive to luminance, we convert the conventional RGB coordinates into normalized CIE coordinates. The normalized-CIE-based facial images are KL-transformed. The transformed data are used as the input of multi-layered neural network and the network are trained using error-backpropagation methods. Finally, we verify the system performance of the proposed algorithm by experiments.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.213-220
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• 2023

Face recognition is a very important process in video monitoring and is a type of biometric technology. It is mainly used for identification and security purposes, such as ID cards, licenses, and passports. The recognition process has many variables and is complex, so development has been slow. In this paper, we proposed a face recognition method using CNN, which has been re-examined due to the recent development of computers and algorithms, and compared with the feature comparison method, which is an existing face recognition algorithm, to verify performance. The proposed face search method is divided into a face region extraction step and a learning step. For learning, face images were standardized to 50×50 pixels, and learning was conducted while minimizing unnecessary nodes. In this paper, convolution and polling-based techniques, which are one of the deep learning technologies, were used for learning, and 1,000 face images were randomly selected from among 7,000 images of Caltech, and as a result of inspection, the final recognition rate was 98%.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.337-351
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• 2021

Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.146-149
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• 2009

실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1152-1157
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• 2021

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.66-71
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• 2008

최근 멀티미디어 서비스는 동영상 압축 기술 및 네트워크의 발달을 기반으로 하여 다양한 응용 서비스를 제공하고 있으며, 이 중 화상 회의 시스템은 이 두 가지 기술이 효과적으로 사용된 대표적인 예이다. 원격 사용자간의 원활한 의사전달을 위해 고려된 화상회의 시스템은 효과적인 응용 서비스로 분류되고 있지만, 이러한 서비스 제공을 위한 기술을 이용하여 빈도가 훨씬 많은 일반적인 회의를 지원하는 응용서비스는 드문 편이다. 본 논문에서는 얼굴 정보와 화자 정보를 기반으로 오프라인 회의를 보조하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3개의 마이크와 웹캠을 이용하여 화자의 위치를 파악하고 웹캠에서 얻어진 정보를 이용하여 얼굴 영역 정보를 분석하고 인식한 후 화자 정보를 추출하여 발언자들을 추적하여 기록하는 기능을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.823-831
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• 2019

In recent years, there has been developed systems such as a surveillance system and access control using a face recognition function instead of a password or an RFID chip, thereby reducing the risk of falsification. Moreover, deep learning technology has been applied to real-time face recognition technology in video, so it makes possible the development of access control system that improves the accuracy of recognition and efficiency of management. In this paper, we propose a real-time access management system based on face recognition using ResNet. The system is based on web server, which make it possible to manage the access by recognizing the person of the image through the camera and access information stored in the database. It can be accessed by a user application to receive various information. The implemented system identifies a person in real time and allows access control by accurately distinguishing whether they are members or not, and the test results can recognize in 0.2 seconds. The accuracy of recognition rate is up to about 97% depending on the experiment environment. With this system, access can be managed quickly and effectively, even many people rush to it.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-68
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• 2021

최근 유튜브와 같이 영상 콘텐츠를 보거나 제작하는 것에 관한 관심이 급증하고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호 기술이 없이 동영상을 제작하게 되면, 출연을 원하지 않는 사람들이 공개적으로 노출되어 개인 정보 보호권을 침해할 수 있습니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 얼굴을 식별하여 특정한 얼굴만 화면에 나오고 그 외에 다른 얼굴들은 Gaussian blur filter를 이용하여 흐리게 하여서 초상권을 보호하는 기술을 제안합니다. 이 논문의 핵심은 실시간 비디오에서 인물의 초상권을 보호하기 위한 주요 기술인 얼굴 식별 기술의 정확도를 높이기 위한 노력입니다. 본 논문은 얼굴 식별의 정확도를 높이기 위하여 추적 알고리즘을 사용하였으며 실시간 비디오에 적용하기 위하여 알고리즘을 변경하였습니다. 이 논문에서는 추적 알고리즘이 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 결과를 보여줍니다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.189-194
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• 2022

As non-face-to-face activities have become commonplace, online video conferencing platforms have become popular collaboration tools. However, existing video conferencing platforms have a structure in which one side unilaterally exchanges information, potentially increase the fatigue of meeting participants. In this study, we designed a video conferencing platform utilizing virtual reality (VR), a metaverse technology, to enable various interactions. A virtual conferencing space and realistic VR video conferencing content authoring tool support system were designed using Meta's Oculus Quest 2 hardware, the Unity engine, and 3D Max software. With the Photon software development kit, voice recognition was designed to perform automatic text translation with the Watson application programming interface, allowing the online video conferencing participants to communicate smoothly even if using different languages. It is expected that the proposed video conferencing platform will enable conference participants to interact and improve their work efficiency.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.49-56
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• 2020

가상 키보드방식의 문자 입력 시스템은 고정된 버튼 위치를 터치하여 입력하는 방식으로 손가락의 움직임이 불편한 사람들이나 노인들은 입력하기가 매우 불편하다. 이러한 문제를 완화시키고자, 본 논문에서는 모바일 디바이스의 RGB 카메라를 통해 얻은 영상과 사용자의 움직임을 통해 자판 입력과 필기 기능이 가능한 효율적인 프레임워크를 제안한다. 이 시스템을 개발하기 위해 얼굴인식을 활용하여 입력 영상으로부터 컨트롤 좌표를 계산하고, 이 좌표 값을 이용하여 한글을 입력하고 조합할 수 있는 인터페이스 개발한다. 얼굴인식을 기반으로 계산된 컨트롤 위치는 자판의 글자를 선택하고 전달하는 포인터 역할을 하며, 마지막으로 전달된 글자들을 조합하여 한글 자판 기능을 수행할 수 있도록 통합한다. 본 연구의 결과는 얼굴인식 기술을 활용한 효율적인 필기 시스템이며, 이 시스템을 사용하면 일반인 뿐 만 아니라 신체가 불편한 지체장애인의 의사소통 및 특수교육 환경도 개선시킬 수 있을 거라 기대한다.