• Journal of the Optical Society of Korea
• /
• 제20권2호
• /
• pp.239-244
• /
• 2016

Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권2호
• /
• pp.659-669
• /
• 2015

Face Recognition assumes much significance in the context of security based application. Normally, high resolution images offer more details about the image and recognizing a face from a reasonably high resolution image would be easier when compared to recognizing images from very low resolution images. This paper addresses the problem of recognizing faces from a very low resolution image whose size is as low as $8{\times}8$. With the use of CCTV(Closed Circuit Television) and with other surveillance camera-based application for security purposes, the need to overcome the shortcomings with very low resolution images has been on the rise. The present day face recognition algorithms could not provide adequate performance when employed to recognize images from VLR images. Existing methods use super-resolution (SR) methods and Relation Based Super Resolution methods to construct from very low resolution images. This paper uses a learning based super resolution method to extract and construct images from very low resolution images. Experimental results show that the proposed SR algorithm based on relationship learning outperforms the existing algorithms in public face databases.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1139-1145
• /
• 2014

지능형 서비스를 제공하는 로봇에서 특정 사람을 인지하거나 구별하는 인식 기술은 매우 중요하다. 기존 단일 거리 얼굴 영상을 학습으로 사용한 얼굴 인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴 영상을 이용한 방법은 얼굴 인식률은 향상되지만, 사용자 협조가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 줌카메라를 통해 거리별 얼굴 영상을 획득하여 학습으로 사용하는 LDA 기반 원거리 얼굴 인식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 단일거리 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법에 비해 7.8% 향상된 성능을 보였고, 거리별 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법과 비교했을 때 8.0% 저하된 성능을 보였다. 그러나 거리별 얼굴 영상을 취득하기 위해 추가적인 시간과 사용자 협조가 요구되지 않는 장점이 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.619-628
• /
• 2022

얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권11호
• /
• pp.137-145
• /
• 2014

본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.124-127
• /
• 1997

In this paper, we propose the new face detection and tracking angorithm in sequential images which have complex background. In order to apply face deteciton algorithm efficently, we convert the conventional RGB coordiantes into CIE coordonates and make the input images insensitive to luminace. And human face shapes and colors are learned using ueural network's backpropagation. For variable face size, we make mosaic size of input images vary and get the face location with various size through neural network. Besides, in sequential images, we suggest face motion tracking algorithm through image substraction processing and thresholding. At this time, for accurate face tracking, we use the face location of previous. image. Finally, we verify the real-time applicability of the proposed algorithm by the simple simulation.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제13권2호
• /
• pp.187-194
• /
• 2021

This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. The proposed method provides a possibility to prevent biometric person authentication systems from replay and printed spoofing attacks. For this work, a set of real face images and fake face images was collected and a face liveness detection model is trained on the constructed dataset. Traditional face liveness detection methods exploit the face image covering only the face regions of the human head image. However, outside of this region of interest (ROI) might include useful features such as phone edges and fingers. The proposed face liveness detection method was experimentally tested on the author's own dataset. Collected databases are trained and experimental results show that the trained model distinguishes real face images and fake images correctly.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.2327-2330
• /
• 2003

This paper deals with face detection and recognition using ellipsodal information and wavelet packet analysis. We proposed two methods. First, Face detection method uses general ellipsodal information of human face contour and we find eye position on wavelet transformed face images A novel method for recognition of views of human faces under roughly constant illumination is presented. Second, The proposed Face recognition scheme is based on the analysis of a wavelet packet decomposition of the face images. Each face image is first located and then, described by a subset of band filtered images containing wavelet coefficients. From these wavelet coefficients, which characterize the face texture, the Euclidian distance can be used in order to classify the face feature vectors into person classes. Experimental results are presented using images from the FERET and the MIT FACES databases. The efficiency of the proposed approach is analyzed according to the FERET evaluation procedure and by comparing our results with those obtained using the well-known Eigenfaces method. The proposed system achieved an rate of 97％(MIT data), 95.8％(FERET databace)

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제5권7호
• /
• pp.821-826
• /
• 1999

This paper proposes a face recognition method using feature spaces and image vectors in the image plane. We obtain the 2-D feature space using the self-organizing map which has two inputs from the axis of the given image. The image vector consists of its weights and the average gray levels in the feature space. Also, we can reconstruct an normalized face by using the image vector having no connection with the size of the given face image. In the proposed method, each face is recognized with the best match of the feature spaces and the maximum match of the normally retrieval face images, respectively. For enhancing recognition rates, our method combines the two recognition methods by the feature spaces and the retrieval images. Simulations are conducted on the ORL(Olivetti Research laboratory) images of 40 persons, in which each person has 10 facial images, and the result shows 100% recognition and 14.5% rejection rates for the 20$\times$20 feature sizes and the 24$\times$28 retrieval image size.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권2호
• /
• pp.182-188
• /
• 2004

얼굴 구성 요소 각각에 대한 파라미터로부터 특정한 포즈나 표정을 갖는 얼굴 이미지를 합성하는 방법을 제안한다 이러한 파라미터화는 얼굴 이미지의 표현과 저장, 전송을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 그러나 얼굴 이미지의 변화는 고차원의 이미지 공간에서 복잡한 비선형 매니폴드를 구성하기 때문에 파라미터화 하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 이미지에 대한 표현방법으로 LLE (Locally Linear Embedding) 알고리즘을 사용한다. LLE 알고리즘은 얼굴 이미지들 사이의 관계를 유지하면서 저차원의 특징 공간으로 투사된 매니폴드를 더욱 부드럽고 연속적으로 만들어준다. 그 다음, 특징공간에서 특정한 포즈나 표정 파라미터에 해당하는 포인트를 추정하기 위해 snake 모델을 적용한다. 마지막으로, 추정된 특징 값의 주변에 있는 여러 장의 얼굴 이미지들의 가중치 평균을 구해 합성된 결과이미지를 만든다 실험결과를 통해 제안된 방법을 이용하면 겹침 현상이 적고 포즈나 표정에 대한 파라미터의 변화와 일치하는 이미지를 합성한다는 것을 보인다.