안면신경마비(facial nerve paralysis)는 주로 편측성으로 발생하는 안면신경장애에 의한 안면표정근의 마비를 뜻한다. 이러한 안면신경마비는 중추성 안면신경마비와 말초성 안면신경마비 두 가지로 나뉜다. 안면신경마비의 증상으로는 이환측, 구각부의 처짐 및 침을 흘리는 등 입 주위의 증상이 있어 안면표정의 변화를 일으킨다.[1] 본 논문은 사진을 입력 받아 얼굴영역에서 입 특징점을 추출하여 입력 받은 데이터가 안면신경마비 환자인지 아닌지 판단하고자 한다.
최근 경기 침체에 불구하고 피부관리에 아낌없이 투자하는 소비자들이 늘어나면서 가정용 안면피부미용기기 (뷰티디바이스) 열기가 거세다. 시간과 장소에 제약이 없이 가성비가 뛰어난 가정용 안면피부미용기기 시장은 지난해 약 1000억으로 전년 대비 약 25%의 성장을 보이고 있으며 당분간 이 열기는 지속될 것이다. 본 연구는 이런 가정용 안면피부미용기기 시장이 이제 막 주목받고 있는 분야임에도 불구하고 연구된 바가 거의 없다. 라서 본 연구는 기업의 중요한 마케팅수단인 SNS의 구전 정보의 특성이 가정용 안면피부미용기기 (뷰티디바이스) 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고 구매의도에 중요한 역할하는 소비자의 태도가 어떤 매개역할을 하지는 분석하여 성장해가고 있는 가정용 안면피부미용기기(뷰티디바이스) 창업기업의 마케팅 전략에 기여할 것으로 판단된다. 연구모형에 있어서 SNS의 구전정보의 특성으로는 구전정보의 방향성, 구전정보의 수량, 구전정보의 내용 품질, 구전정보의 유형 들로 독립변수를 설정하였고, 종속변수인 구매의도사이에 매개변수로서 소비자태도를 선정하였다. 서울지역 여성 소비자들 중에서 가정용 안면 피부 미용기기를 사용해 본 경험이 있는 조건부 불특정 다수를 대상으로 150개의 표본을 추출하였다. 분석 방법은 확인적 요인분석과 크론바하 알파 계수로 변수의 타당성, 신뢰성 분석을 하고 경로분석을 통하여 변수간 가설 검정을 분석중에 있다.
안면 인식은 Face ID를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자 추적 등의 분야에 도입되고 있다. 안면 인식은 최근 딥러닝을 통해 인식률이 향상되었으나, 측면에서의 인식률은 정면에 비해 특징 추출이 어려우므로 비교적 낮다. 이런 문제는 해당 인물의 정면이 없고 측면만 존재할 경우 안면 인식을 통한 신원확인이 어려워 단점으로 작용될 수 있다. 본 논문에서는 측면 이미지를 바탕으로 정면을 생성함으로써 안면 인식을 적용할 수 있는 상황을 확장하는 인공지능 기반의 안면 정면화 모델을 구현한다. 모델의 안면 특징 추출을 위해 VGG-Face를 사용하며 특징 추출에서 생길 수 있는 정보 손실을 막기 위해 U-Net 구조를 사용한다.
본 논문은 음주에 대한 안면 변화를 측정하기 위한 방법을 제안하는 것으로 색 분석에 있어 CIE Lab 색체계를 사용하고 이를 통한 색차 기반의 색 변화 측정을 통해 실험을 진행하고자 한다. 실험을 위해 음주 전 후의 안면 영상을 수집하여 이에 대한 영역 분할을 통해 안면 상의 색 변화에 대한 반응도에 대해서 분석해 보고자 한다.
본 논문에서는 안면 색 비교 분석을 위한 방법 및 시스템을 제안 한다. 안면 색 비교 분석은 의료 및 여러 분야에서 요구가 증가 하고 있으나 현재 개발되어 있는 시스템은 거의 없는 실정이다. 이에 안면색 비교 분석 시스템의 개발을 통해 여러 분야에 있어 활용이 가능할 것으로 사료 된다. 이는 각 분야에서 실험 전 후의 안면 영상 비교에 있어 활용도가 높으며, 특히 한의학의 진단법 중 망진의 색진을 위한 안면 색 분석에 있어 효율적인 분석을 행 할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 모바일 단말기 및 개인형 컴퓨터의 비약적인 발전과 신경망 기술의 등장으로 영상을 활용한 실시간 안면 교체가 가능해졌다. 특히, 순환 적대적 생성 신경망은 상호 연관성이 없는 이미지 데이터를 활용한 안면 교체가 가능하게 만들었다. 본 논문에서는 적은 학습 데이터와 시간으로 안면 교체의 품질을 높일 수 있는 입력 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 방식은 사전에 학습된 신경망을 통해서 추출된 안면의 특이점 정보와 안면의 구조와 표정에 영향을 미치는 주요 이미지 정보를 결합함으로써 안면 표정과 구조를 보존하면서 이미지 품질을 향상시킬 수 있다. 인공지능 기반의 무참조 품질 메트릭 중의 하나인 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE) 점수를 활용하여 제안 방식의 성능을 정량적으로 분석하고 기존 방식과 비교한다. 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 기존 방식 대비 약 4.6%~14.6% 개선된 BRISQUE 점수를 나타내었다.
본 논문에서는 많은 연구가 이루어지고 있는 안면인식 기술에서 2차원에 대한 취약점으로 깊이데이터를 받아 안면인식 기술의 보안성을 높였다. 본 논문은 이에 2차원 안면인식에 대한 취약점인 깊이 굴곡데이터가 없어 사진으로도 보안성을 허무는 단점을 사람들 개별의 습관성을 지닌 눈 깜박임에 대한 데이터를 받아오고 또한, 양 측면 이미지의 추가 데이터를 통하여 깊이데이터를 측정하지 않아도 깊이 데이터에 대한 정보를 받아 깊이카메라를 사용하지 않아도, 안면인식 보안성을 올려 주는 새로운 패턴을 분석하여, 장비를 줄여줌으로써, 원가 절감효과를 기대한다.
한의학에서 안면은 인체 내부의 생리적, 병리적 변화를 반영하는 중요한 기관으로 망진을 통해 얻은 안면으로부터의 정보는 진단의 주요 요소로 이용되고 있다. 하지만 안면 진단의 편리함과 비침습적인 특성 및 결과의 효용성에도 불구하고 진단의 객관화, 표준화 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안면 진단의 정량화, 과학화 연구의 일환으로서, 표준화 된 안면 영상을 획득하고 주변환경 및 광원의 영향을 최소화 할 수 있는 색상 보정 알고리즘을 제안한다. 또한, 보정된 영상을 이용하여 진단에 필요한 안면 영역을 추출하고 영역을 분할하여 각 분할된 안면 영역별 컬러 특징 및 변화 정도를 수치적으로 확인할 수 있는 알고리즘을 함께 제안하고 있다. 이는 자동화된 안면 진단 시스템을 만들기 위한 선행연구로서의 의미를 가지며, 객관적이고 표준화된 안면 진단을 가능하게 할 것이다.
최근 현금인출기의 설치가 증가하면서 그에 따른 범죄도 증가하는 추세이다. 현금인출기와 관련한 지능형 범죄가 증가하고 있지만 보안 시스템은 CCTV나 감시카메라를 이용하고 있어 취약한 면이 많다. 특히 감시 카메라는 실제 상황을 단순하게 녹화하는 가능만을 제공하기 때문에 모자나 마스크, 선글라스 등으로 안면을 가리고 현금인출기를 이용하면 범죄 사건 발생 후에 범인의 신원을 확인할 수 없는 문제점이 발생한다 따라서 본 논문에서는 효과적인 현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현금인출기의 감시 카메라를 이용하여 사용자의 안면을 인식하고, 그 영상에서 장신구 착용 유무 판별함으로써 정상식인 얼굴과 비정상적인 얼굴을 구별한다. 성능평가에서는 정상적인 얼굴, 선글라스 착용 상태, 마스크 착용 상태, 선글라스와 마스크를 모두 작용한 상태에 대하여 안면 인식률을 비교 평가한다.
기존 도어락의 핀 인증 방식은 사용자에 따라 불편함을 느끼기도 한다. 이에 대한 솔루션으로 안면인식 도어락을 제안하며 Jetson nano에 face recognition 딥러닝 모델을 적용한 도어락을 제작한다. 거주자의 이미지를 촬영한 뒤 얼굴의 특징점을 분석하여 저장한다. 사용자가 도어락의 카메라에 인식되었을 때 저장된 안면 정보를 바탕으로 사용자가 거주자의 특징점과 일치하는지 확인한다. 거주자임이 인지되었을 때 도어락은 unlock되어 열리게 된다. 안면 인식 도어락 사용 시 보안상 취약해질 수 있는 기존 도어락의 핀 인증 방식에 대해 보안을 강화할 수 있으며 카메라를 통해 촬영된 사용자의 사진 및 영상을 활용하여 여러 서비스를 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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