• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1152-1157
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• 2021

This paper proposes a face recognition method for access control of apartment building. Different from most existing face recognition methods, the proposed one does not require any manual process for face enrollment. When a person is exiting through the main entrance door, his/her face data (i.e., face image and face feature) are automatically extracted from the captured video and registered in the database. When the person needs to enter the building again, the face data are extracted and the corresponding face feature is compared with the face features registered in the database. If a matching person exists, the entrance door opens and his/her access is allowed. The face data of the matching person are immediately deleted and the database has the latest face data of outgoing person. Thus, a higher recognition accuracy could be expected. To verify the feasibility of the proposed method, Python based face recognition has been implemented and the cloud service provided by a web portal.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.5C
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• pp.364-370
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• 2005

The first step of face recognition is to align an input face picture with database images. We propose a new algorithm of removing registration error in eigenspace. Our algorithm can correct for translation, rotation and scale changes. Linear matrix modeling of registration error enables us to compensate for subpixel errors in eigenspace. After calculating derivative of a weighting vector in eigenspace we can obtain the amount of translation or rotation without time consuming search. We verify that the correction enhances the recognition rate dramatically.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.1
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• pp.112-120
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• 2009

Face membership authentication is to decide whether an incoming person is an enrolled member or not using face recognition, and basically belongs to two-class classification where support vector machine (SVM) has been successfully applied. The previous SVMs used for face membership authentication have been trained and tested using image feature vectors extracted from member face images of each class (enrolled class and unenrolled class). The SVM so trained using image feature vectors extracted from members in the training set may not achieve robust performance in the testing environments where configuration and size of each class can change dynamically due to member's joining or withdrawal as well as where testing face images have different illumination, pose, or facial expression from those in the training set. In this paper, we propose an effective class discriminating feature vector-based SVM for robust face membership authentication. The adopted features for training and testing the proposed SVM are chosen so as to reflect the capability of discriminating well between the enrolled class and the unenrolled class. Thus, the proposed SVM trained by the adopted class discriminating feature vectors is less affected by the change in membership and variations in illumination, pose, and facial expression of face images. Through experiments, it is shown that the face membership authentication method based on the proposed SVM performs better than the conventional SVM-based authentication methods and is relatively robust to the change in the enrolled class configuration.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.95-105
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• 2005

As the security system using facial recognition, the recognition performance depends on the environments (e. g. face expression, hair style, age and make-up etc.) For the revision of easily changeable environment, it's generally used to set up the threshold, replace the face image which covers the threshold into images already registered, and update the face images additionally. However, this usage has the weakness of inaccuracy matching results or can easily active by analogous face images. So, we propose the genetic algorithm which absorbs greatly the facial similarity degree and the recognition target variety, and has excellence studying capacity to avoid registering inaccuracy. We experimented variable and similar face images (each 30 face images per one, total 300 images) and performed inherent face images based on ingredient analysis as face recognition technique. The proposed method resulted in not only the recognition improvement of a dominant gene but also decreasing the reaction rate to a recessive gene.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.219-220
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• 2016

본 논문에서는 컴퓨터비전 기술 기반의 라이브러리를 이용해 미아 얼굴 정보를 중심으로 매칭을 하는 시스템으로서, 미아 데이터베이스에 등록된 얼굴과 유사한 미아를 정확도 순으로 배열해 주는 시스템을 개발한다. 이는 기존의 텍스트 정보 중심의 미아에 대한 정보 등록 및 조회를 하게 되었을 때 발생하는 정보의 부정확성 등의 문제점을 해결하고 편하고 빠르고 정확하게 정보 입력과 매칭을 함으로써 골든 타임 안에 미아를 찾을 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.130-132
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• 2022

본 논문은 물품 보관함을 이용하는 사용자의 편의성을 얼굴인식 시스템을 통해 극대화 하는 시스템이다. 허스키 렌즈를 이용하여 사용자의 얼굴을 기억하고 본인의 얼굴을 통해 물품 보관함의 잠금을 해제할 수 있도록 구성하였다. 사용자의 얼굴을 등록할 때는 여러 번 등록하여 오작동할 확률을 줄이고, 보관함의 잠금이 해제됨을 알리기 위해 부저와 LED를 사용하여 청각적 시각적 알림을 더해 사용자들이 빠르고 간편하게 물품 보관함을 이용하게 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.431-432
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• 2023

본 연구는 초상권을 보호할 수 있는 실시간 영상 모자이크 서비스이다. 실시간 모자이크 서비스에서는 모자이크 처리를 제외하기 위한 이용자 얼굴 등록 기능을 갖고 있다. 이렇게 등록된 얼굴정보는 실시간 영상 스티리밍 서비스에서 모자이크가 되지 않도록 한다. 즉, 모자이크를 원하지 않는 정보를 미리 시스템에 등록하여 실시간 서비스에 어떠한 부분을 모자이크에서 제외 할 것인지 세팅하여 실시간 스트리밍 서비스를 제공한다. 기존 기술과의 차이점은 사람의 얼굴뿐만 아니라 방송에 나오면 안 되는 흉기나 담배 등을 모자이크 처리해 줄 수 있는 기능을 제공하고, 실시간으로 모자이크된 영상 스트리밍 서비스를 제공할 수 있는 장점을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.295-296
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• 2013

본 논문에서는 얼굴인식기술을 활용한 인증처리 기법으로 범죄에 악용되고 있는 ATM 기기와 같은 자동화 기기들의 사용을 정상적인 얼굴 촬영이 가능하게 얼굴을 들어내어 보여주는 사람만 사용이 가능한 방법을 제안한다. 범죄자나 수배자의 경우 얼굴을 데이터베이스에 등록하여 카메라로 인식된 얼굴과 비교를 통하여 찾아내는 것으로 얼굴인식이 활용되며 ATM 기기와 같은 자동화기기의 사용자가 정상적인 사용자인지 아닌지를 판별하는 방법은 정확하게 얼굴을 인식할 수 있도록 들어내었는지 여부에 따라서 판별이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하는 방법 외에 정상과 비정상을 판별하는 기술을 제공하며 조명과 환경에 따라 변하는 인식률의 제고를 위하여 개선된 알고리즘을 제안하였으며 이를 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.447-448
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• 2007

얼굴인식은 카메라로부터 영상을 취득하여, 이미 등록되어 있는 영상 중에 가장 높은 유사성을 보이는 영상을 취득 영상의 대상자로 판단하는 것이다. 정확한 판단을 위해서 일반적으로 얼굴인식에 사용되는 영상은 취득 당시 영상의 정보를 모두 가지고 있는 영상, 즉 압축되지 않은 영상을 사용한다. 하지만 대용량 데이터 얼굴인식 시스템에서는 저장 공간의 이유로 영상에 압축을 해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상압축이 얼굴인식에 미치는 영향에 대해서 고찰한다. 영상압축을 위해 사용되는 압축 형식은 JPEG, JPEG2K, SPIHT 이다. 동일은 형식의 얼굴인식의 알고리즘이라도 취득된 얼굴영상의 형식에 따라 인식률에 차이가 발생한다. 얼굴의 조명(illumination), 표정(expression), 자세(pose)는 인식률에 영향을 미치는 대표적인 요인이다. 따라서 얼굴인식이 압축에 미치는 영향을 설명하기 위해 영상별로 조명조건이 차이가 나는 데이터를 사용하여 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.574-576
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• 2002

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.