• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.998-1001
• /
• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.874-875
• /
• 2023

본 논문은 COVID-19와 같은 전염병 확산 방지를 위해 비대면 약제배송로봇을 제안한다. 제안한 로봇은 OpenCV와 Q-Learning기반의 모델을 사용하여 실시간 영상처리로 사람의 얼굴을 식별한다. 환자의 얼굴, 나이, 전달 약제 등을 환자 데이터베이스에 등록한다. 카메라로 인식된 환자의 얼굴과 데이터베이스 내 환자의 얼굴이 일치할 경우 잠금장치를 해제시켜 환자의 약제 수령을 허용한다. 또한 어플리케이션을 통해 약제가 올바르게 전달되었는지 2차적으로 확인한다. 따라서 본 논문에서 제안한 로봇은 비대면으로 환자에게 약을 전달함으로써 입원병동에서 발생할 수 있는 전염병 확상의 방지에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
• /
• pp.495-500
• /
• 2007

2차원 기반의 얼굴 분석 및 처리 알고리즘은 포즈 및 조명에 강인하지 못한 문제점들이 존재한다. 이러한 이유로 3차원 기반의 얼굴 분석 및 처리 분야에 많은 연구를 진행하려 하였지만, 컴퓨팅 파워의 한계와 고속 스캐너의 부재 등으로 많은 연구가 진행되지 못하였다. 하지만 오늘날 하루가 다르게 빨라지고 있는 컴퓨터의 성능으로 인해 추출했던 연구들이 다시 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 영상 등록(image Registration) 알고리즘의 한 종류인 Inverse Compositional Image Alignment 알고리즘을 3차원 모퍼블 모델에 적용 및 구현을 하였으며, 기존의 다른 영상 등록 알고리즘과 비교를 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1200-1202
• /
• 2021

어플을 사용하여 사용자 등록과 휴대폰 카메라를 사용하여 얼굴을 등록하고, 파이카메라에 촬영된 얼굴 이미지를 바탕으로 OpenCV를 이용하여 출입하는 인원의 식별과 열화상 카메라를 통해 체온 측정을 수행하여 사용자의 출입 기록을 저장한다. 기존의 QR코드 인식과 체온 측정을 동시에 수행하여 출입 시스템의 간소화를 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.512-516
• /
• 2008

복수의 영상들 간에 존재하는 변형을 빠른 속도로 파악할 수 있는 영상 등록 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문자인식 및 얼굴인식 분야에서 많이 사용되는 N-tuple 방법을 영상 등록에 적용함으로써 영상간 회전 및 이동 상태를 고속으로 파악한다. 또한 특정 특징을 이용하지 않아 영상의 종류에 무관하게 적용할 수 있으며 소수점 화소 단위의 변형도 파악할 수 있다. 실험을 통해 영상 패치를 이용한 영상 등록 방법과 속도 및 정확도를 비교한 결과, 제안하는 방법이 속도와 정확도 면에서 우수함을 보였다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1193-1198
• /
• 2022

현대 사회의 급속한 발전으로 무인 처리 시스템이 사회적으로 대두됨에 따라 OpenCV를 이용하여 영상이나 이미지를 자동으로 분석 및 처리하여 의미 있는 결과물을 도출해내고 사회가 요구하는 역량을 기르기 위해서 라즈베리 파이 4를 이용한 얼굴인식 출결 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. 라즈베리 파이 4를 기반으로 Python3를 사용하여 소프트웨어를 설계하고, 오픈소스인 OpenCV, Haar cascade와 Kakao API, 구글 드라이브 등의 기술들을 사용하여 얼굴등록, 얼굴인식을 통한 손쉬운 출석 체크로 Kakao API를 통해 실시간으로 사용자와 통신할 수 있고 출석 확인 및 수정을 편리하게 할 수 있는 얼굴인식 출결관리 시스템을 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.553-555
• /
• 2022

본 논문은 원샷 파노라믹 스캐닝을 기반으로 하는 실시간 자동 얼굴 인식 시스템에 대한 것이다. 한 번의 파노라믹 스캐닝 프로세스를 통하여 실시간으로 다수의 얼굴을 검출하고 사전에 등록된 얼굴을 인식하는 것이다. 한 장의 파노라마 영상 내에서 다수 얼굴 인식을 하는 것이 아닌, 스캐닝 과정에서 얻어진 다수의 영상을 이용하여 얼굴을 인식하도록 한다. 이는 파노라마 영상 생성 시간과 스티칭(Stitching) 오류를 줄임과 동시에 다수 영상의 누적 정보를 활용하여 얼굴 인식 성능을 향상할 수 있다. 이는 간단한 영상 획득 장치만으로 다수 인원의 스마트 출결 시스템과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
• /
• pp.547-549
• /
• 2003

근래 패턴인식 분야에 서포트벡터머신(Support Vector Machine)이 많이 사용되어지고 있다. 서포트벡터머신이 전통적인 패턴인식 방법론에 비해 우수한 성능을 보이고 있지만. 적은 클래스의 숫자, 문자 인식과는 달리 클래스의 수가 많고. 고정되어있지 않은 얼굴인식에서는 새로운 클래스가 등록될때마다 학습을 반복해야 한다. 그러나, 서포트벡터의 특성상 학습시의 계산의 복접성 때문에 실시간 학습은 사실상 불가능하다. 이에 이 논문에서는 서포트벡터머신을 이용한 실시간 얼굴인식 시스템에서의 빠른 학습방법을 제안했다. 이 시스템은 다중 클래스 인식방법 중 일대다(One Per Class)방법을 채택했으며. 캠브리지(Cambridge) ORL 얼굴 데이터를 임의적로 11개의 실험 데이터 셋으로 변형한 후 실험 및 평가해 본 결과 빠른 학습능력을 보임과 동시에 인식률에서도 별 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.355-358
• /
• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴과 지문을 이용하여 실시간 다중 생체인식 시스템 구현을 제안하였다. 얼굴인식에서는 이미지의 크기를 축소하기 위해 Wavelet Transform을 이용하였으며, 특징 값을 찾아내기 위한 방법으로는 얼굴인식에서 많이 사용되는 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하였다. 또한, 지문인식에서는 지문의 중심점을 찾아 가버 변환을 하고, 이로부터 섹터별 변량을 특징 값으로 사용하였으며, 인식 성능을 향상시킬 수 있는 상관도가 높은 지문 3개를 기준 데이터로 등록하였다. 마지막 단계로 두 가지의 생체정보를 모두 사용할 수 있도록 퍼지를 이용하여 얼굴인식의 결과와 지문인식의 결과를 융합하였으며, 단일 생체정보를 이용했을 때의 단점을 다중 생체인식 시스템을 구현함으로서 우수한 성능을 보이는 시스템을 구현하였다.