본 논문에서는 홍채정보로 개인인증을 위한 USB-OTG(Uiversal Serial Bus On-the-go) 영상인식 모듈을 설계한다. 개인인증을 위해 사용자가 스마트 폰 버튼을 누를 필요가 없도록 스마트 기기를 안면주위의 여러 장의 안면영상을 획득 후, 눈 깜박임에 의한 화소 값 차로 안면과 홍채영역을 검색하는 영상인식 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서는 인접한 눈을 뜬 영상과 눈을 감은 영상을 감지한 안면과 홍채 영상의 프레임 화소 값의 차이를 사용한다. 또한, 홍채 영역분할에 의한 동공과 홍채영역 위치를 빠르게 찾을 수 방법을 활용한다. 제안한 빠른 홍채영역의 위치탐색은 눈 영역의 적정한 그리드 크기에 의해 결정할 수 있다. 안면과 홍채영역의 제한된 영역을 탐색하는 홍채인식 카메라 모듈의 USB-OTG 인터페이스 통한 인접영상의 프레임 차이에 의해 검출할 수 있도록 설계하였다. 이로서 스마트 디바이스 사용자가 홍채 인식을 위해 눈을 깜빡이지 않고 대기해야 하는 불편함을 제거함으로써 사용자 편의성을 증대시킬 것으로 기대한다.
최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.
This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.
현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 통해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고, 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다.
Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
교통정보는 크게 지점정보와 공간정보로 나눌 수 있다. 지점정보는 한 지점에서의 차량의 유무 판정을 통해 얻을 수 있는 정보이며, 공간정보는 일정 공간을 관찰해야만 얻을 수 있는 고급 교통정보이다. 영상처리를 이용해 공간정보를 측정하기 위해서는 차량의 전역 추적을 필요로 하는데 전역 추적에 기반한 영상검지기는 비디오 입력, 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 네 부분으로 나눌 수 있다. 기존의 연구들은 비디오 입력시 자동 아이리스를 사용하여 급격한 밝기변화에 대응치 못하는 단점이 있고 차량 탐지시 기존의 배경생성 방법들은 정체가 심한 교차로에서 매우 좋지 않은 결과를 보인다. 또한 대부분의 연구에서 교통정보 측정을 지점 정보로만 국한하였다. 본 연구에서는 자동 아이리스의 단점 개선을 위해 사용자 제어 아이리스 방법을 제안하였고, 복잡한 교차로에서도 배경생성을 견고히 할 수 있는 장면차이 기반 배경생성 방법을 제안하였다. 또한 통행량/시간/속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류의 공간 교통정보를 측정하는 방법을 제안하였고 실제 실험을 해 본 결과 95%∼100%의 정확도를 보였다.
In this paper, a robust method is developed to locate the irises of both eyes. The method doesn't put any restrictions on the background. The method is based on the AdaBoost algorithm for face and eye candidate points detection. Candidate points are tuned such that two candidate points are exactly in the centers of the irises. Mean crossing function and convolution template are proposed to filter out candidate points and select the iris pair. The advantage of using this kind of hybrid method is that AdaBoost is robust to different illumination conditions and backgrounds. The tuning step improves the precision of iris localization while the convolution filter and mean crossing function reliably filter out candidate points and select the iris pair. The proposed structure is evaluated on three public databases, Bern, Yale and BioID. Extensive experimental results verified the robustness and accuracy of the proposed method. Using the Bern database, the performance of the proposed algorithm is also compared with some of the existing methods.
본 논문에서는 디지털 비디오 데이터에서 이동 경계선의 형태가 원형의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 효과적으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 아이리스 라운드 검출 방법에서는 영상에 존재하는 원형의 이동 경계선을 개선된 허프 변환(Hough transform)을 이용하여 강건하게 추출하고, 이들의 진행 방향 및 형태를 효과적으로 분석하여 아이리스 라운드 와이프의 발생 유무를 판단한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 방법이 원형의 이동 경계선을 가지는 아이리스 라운드를 효과적으로 검출할 수 있다는 것을 다양한 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 보인다.
본 논문은 차세대 침입탐지 시스템을 위해서 데이터 융합에서의 불확실한 데이터 처리의 알고리즘을 제안한다. 차세대 침입탐지는 사이버 공간에서 생성되어지는 정보를 지식으로 만들어내기 위해 수많은 네트워크 센서로부터의 데이터가 수집되어진다. 수집된 센서 정보를 지식의 수준으로 이끌어내기 위해서 데이터 융합의 과정이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Demster-Shafer 증거이론 추론적 기법을 통하여 서로 다른 데이터들의 특징을 분석하여 불확실한 데이터가 어느 구간에서 신뢰구간을 갖는지를 분류하여, 불확실한 데이터에 대한 표현을 이루어낸다. 본 실험내용에서는 이러한 불확실성 데이터에 대한 이상탐지를 위해 iris plant 데이터세트를 이용한 신뢰구간에 따른 분류를 실행하였다. 이에 대해 각 신뢰구간을 통해서 데이터 분류가 가능하다는 것을 검증하였다.
Navastara, Dini Adni;Koo, Kyung-Mo;Park, Hyun-Jun;Cha, Eui-Young
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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pp.373-376
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2013
Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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