얼굴 인식은 생체인식 기술 중 비 강압식이라는 장점으로 인해 각광받고 있는 분야이다. 그러나 얼굴인식은 조명, 표정에 의해 인식 성능이 저하되는 단점이 있다. 그 중 얼굴표정에 많은 영향을 받으며, 잡음이 많은 부분이 입술부분이다. 입술모양의 변화에 따라 가보벡터 추출에 잡음이 포함되기 때문에, 얼굴 인식 성능이 저하되는 현상이 발생됨을 실험을 통해 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 입술모양의 변화에 따른 잡음을 줄이기 위해 입술영역에 최적화된 말스버그 가보 웨이브렛 커널(Malsburg Gabor Wavelet Kerne)을 제안한다. 각 입술 특징점에 말스 버그 가보 웨이브렛을 적용하여, 추출된 가보벡터를 통계적으로 분석함으로써 잡음을 확인 할 수 있었으며, 잡음을 최소화하기 위해 입술 영역에 적응적인 말스버그 가보 웨이브렛 커널 을 제안하였다. 실험에 사용한 이미지는 1196 FERET Gellery 이미지를 사용하였으며, 얼굴 인식 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.233-236
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2001
본 논문에서는 가보필터를 이용한 복합무늬영상을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 영상을 분할하는데 있어 목적에 따라 다양한 방법이 있다. 그중 무늬(texture) 특징을 기반으로 영상을 분할하는 방법 중 가장 많이 알려진 것이 가보 필터이다. 이 필터는 탁월한 영상분할 결과를 얻을 수 있으나, 필터구현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 가보필터의 이 같은 반점인 복잡한 필터 처리를 단순히 하기 위해 전처리과정에서 필터를 영상에 맞게 선택하여 사용하였고, 영상 분할에 있어서도 histogram을 이용한 영상 분할을 수행함으로써 처리과정을 단순화 시켰다. 그 결과 간단한 알고리즘으로 빠른 수행이 이루어졌으며 좋은 결과를 가져올 수 있었다.
최근 3D 디스플레이 환경들이 확대되면서 컴퓨터와 3D 디스플레이 장치들을 통해 개인의 입체 시력을 검사하려는 다양한 시도들이 제안되었다. 기존의 입체검사도구들에 비해 3D 디스플레이를 이용한 입체 시력 검사는 여러 장점들을 갖고 있지만, 3D TV나 모니터에서는 최소로 조작할 수 있는 양안시차의 한계가 1픽셀이다. 관찰거리가 짧은 pc 환경에서는 1 픽셀의 양안 시차 값은 정상 입체 시력을 구분해 낼 수 있는 기준보다 너무 크다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 가보 자극을 사용하여 1픽셀보다 작은 단위의 양안 시차를 제공할 수 있는 입체 검사 자극을 생성한 후 이 자극이 입체 시력 검사자극으로 적용가능한 지를 탐색적으로 살펴보았다. 넓은 범위의 시차를 1회만 측정하는 기존의 입체 시력 검사 대신에 좁은 범위의 시차 값에 대해 조건 당 10번의 반복 측정을 실시하여 각 개인별 정답률을 구하였다. 가보 영상을 사용한 검사결과의 신뢰도와 타당도를 살펴보기 위해 기존 입체 시력 검사에 사용되는 무선점 입체 자극을 이용한 검사 결과와 가보 영상을 이용한 검사결과를 비교하였고 그 결과 온건한 정도의 상관관계를 보여주었다. 또한 검사 결과가 얼마나 신뢰도운지를 평가하기 위해 약 1개월 후에 동일한 환경에서 가보 영상을 이용하여 입체 시력을 측정한 후, 두 검사 결과를 비교한 결과 높은 검사-재검사 신뢰도를 보였다. 이러한 결과는 가보 자극을 사용하여 입체 검사 도구를 개발하는 경우 충분히 신뢰로운 결과를 산출할 수 있음을 시사하는 것으로, 가보 자극은 충분한 관찰거리가 제공되지 않거나 혹은 매우 정밀한 단위로 입체 시력을 평가할 필요가 있는 상황에서 개인의 입체 시력을 평가하기에 적절한 자극임을 보여준다.
본 논문에서는 특징점 기반의 지문인식 알고리즘의 각 단계에 있어서 32-bit CPU 사이클 점유율을 분석하고 그 중 전체 80%를 차지하고 있는 가보필터링과 세선화 단계를 처리하기 위한 전용 하드웨어 구조를 제안한다. 특징점 기반의 지문인식 알고리즘을 개발하였으며 소스 코드를 분석하여 가보필터링과 세선화 단계의 처리를 마이크로프로세서가 처리하지 않고 바이패싱하기 위한 전용 하드웨어를 위한 선행연구를 ARM 에뮬레이터 환경에서 실시하였다.
컴퓨터의 보편화와 멀티미디어의 발전으로 많은 인공지능의 분야들이 실생활에 응용되고 있다. 이중에서 얼굴 인식은 최근에 연구가 활발한 분야 중의 하나이며 인터넷 또는 멀티미디어를 통한 보안 시스템 등에서 많은 응용이 기대되고 있다. 이러한 이유로 향후 얼굴인식이 차지하는 비중은 더욱 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 조명에 대한 환경 변화에 덜 민감한 시스템을 구현하기 위하여 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)과 가보 제트(Gabor jet)에 환경 파라미터를 추가하여 병렬적으로 수행하는 얼굴 인증시스템을 구형 하였다. 실험을 통하여 기존의 주성분 분석이나 가보 제트 만을 이용한 얼굴인식 알고리즘 보다 환경 변화에 덜 민감하고 오 인증률이 저하된 결과를 나타낸 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 여러 해상도로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 정해지지 않은 예측이 불가능한 사람들이 드나드는 공공장소인 공항이나 항만 같은 곳에서의 얼굴인식은 고정된 크기가 아닌 다양한 크기와 조명을 갖는 등, 매우 많은 가지 수의 환경 변수를 가지고 있다. 이러한 환경에서의 얼굴인식은 그만큼 다양한 변수와 그 변수의 조건에 대한 대응을 요구하게 된다. 여기서 제안하는 방법은 다양한 해상도를 갖는 입력 얼굴 이미지에 대하여 최적의 가보 커널과 그에 따르는 적절한 파라미터를 찾는 것으로 효과적인 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 말스버그가 주장한 가보 웨이블릿을 기반으로 하는 얼굴 인식과 표정에 강인한 얼굴 인식에 대한 내용을 소개하였다. 표정을 분류하는 방법론에 대한 연구는 활발한 편이지만, 유사한 표정을 지니는 타인에 대한 구분이라던가, 동일인의 다양한 표정을 한 사람으로 정확히 인식하는 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 얼굴을 구성하는 특징 중에서 표정에 가장 많이 영향을 받는 특징을 분석하기 위한 실험과정과 결과, 그리고 근거를 제시하였고, 그에 따르는 방법론에 대한 연구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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