• Title/Summary/Keyword: 얼굴등록

Search Result 71, Processing Time 0.032 seconds

Multi-modal Biometrics System Based on Face and Signature by SVM Decision Rule (SVM 결정법칙에 의한 얼굴 및 서명기반 다중생체인식 시스템)

  • Min Jun-Oh;Lee Dae-Jong;Chun Myung-Geun
    • The KIPS Transactions:PartB
    • /
    • v.11B no.7 s.96
    • /
    • pp.885-892
    • /
    • 2004
  • In this paper, we propose a multi-modal biometrics system based on face and signature recognition system. Here, the face recognition system is designed by fuzzy LDA, and the signature recognition system is implemented with the LDA and segment matching methods. To effectively aggregate two systems, we obtain statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, the final verification is Performed by the support vector machine. From the various experiments, we find that the proposed method shows high recognition rates comparing with the conventional methods.

Automatic Characters Analysis System in Broadcasting Videos (방송 비디오 등장 인물 자동 분석 시스템)

  • Kim, Ki-Nam;Lee, Heun-Jin;Kim, Hyoung-Joon;Jung, Byunghee;Ha, Myung-Hwan;Park, Sung-Choon;Kim, Whoi-Yul
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2004.05a
    • /
    • pp.801-804
    • /
    • 2004
  • 본 논문에서는 등장 인물 검출 및 인식과 함께 등장 인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 따라서 방송용 비디오의 중요한 특징인 등장 인물을 분석하여 효율적인 비디오 관리 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서 제안된 ACAV(Automatic Characters Analysis in Videos) 시스템은 등장 인물을 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장 인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 상용화된 등장 인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.

  • PDF

Vision-based Authentication and Registration of Facial Identity in Hospital Information System

  • Bae, Seok-Chan;Lee, Yon-Sik;Choi, Sun-Woong
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
    • /
    • v.24 no.12
    • /
    • pp.59-65
    • /
    • 2019
  • Hospital Information System includes a wide range of information in the medical profession, from the overall administrative work of the hospital to the medical work of doctors. In this paper, we proposed a Vision-based Authentication and Registration of Facial Identity in Hospital Information System using OpenCV. By using the proposed security module program a Vision-based Authentication and Registration of Facial Identity, the hospital information system was designed to enhance the security through registration of the face in the hospital personnel and to process the receipt, treatment, and prescription process without any secondary leakage of personal information. The implemented security module program eliminates the need for printing, exposing and recognizing the existing sticker paper tags and wristband type personal information that can be checked by the nurse in the hospital information system. In contrast to the original, the security module program is inputted with ID and password instead to improve privacy and recognition rate.

Face Identification Using a Near-Infrared Camera in a Nonrestrictive In-Vehicle Environment (적외선 카메라를 이용한 비제약적 환경에서의 얼굴 인증)

  • Ki, Min Song;Choi, Yeong Woo
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
    • /
    • v.10 no.3
    • /
    • pp.99-108
    • /
    • 2021
  • There are unrestricted conditions on the driver's face inside the vehicle, such as changes in lighting, partial occlusion and various changes in the driver's condition. In this paper, we propose a face identification system in an unrestricted vehicle environment. The proposed method uses a near-infrared (NIR) camera to minimize the changes in facial images that occur according to the illumination changes inside and outside the vehicle. In order to process a face exposed to extreme light, the normal face image is changed to a simulated overexposed image using mean and variance for training. Thus, facial classifiers are simultaneously generated under both normal and extreme illumination conditions. Our method identifies a face by detecting facial landmarks and aggregating the confidence score of each landmark for the final decision. In particular, the performance improvement is the highest in the class where the driver wears glasses or sunglasses, owing to the robustness to partial occlusions by recognizing each landmark. We can recognize the driver by using the scores of remaining visible landmarks. We also propose a novel robust rejection and a new evaluation method, which considers the relations between registered and unregistered drivers. The experimental results on our dataset, PolyU and ORL datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Recognition of dog's front face using deep learning and machine learning (딥러닝 및 기계학습 활용 반려견 얼굴 정면판별 방법)

  • Kim, Jong-Bok;Jang, Dong-Hwa;Yang, Kayoung;Kwon, Kyeong-Seok;Kim, Jung-Kon;Lee, Joon-Whoan
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
    • /
    • v.21 no.12
    • /
    • pp.1-9
    • /
    • 2020
  • As pet dogs rapidly increase in number, abandoned and lost dogs are also increasing in number. In Korea, animal registration has been in force since 2014, but the registration rate is not high owing to safety and effectiveness issues. Biometrics is attracting attention as an alternative. In order to increase the recognition rate from biometrics, it is necessary to collect biometric images in the same form as much as possible-from the face. This paper proposes a method to determine whether a dog is facing front or not in a real-time video. The proposed method detects the dog's eyes and nose using deep learning, and extracts five types of directional face information through the relative size and position of the detected face. Then, a machine learning classifier determines whether the dog is facing front or not. We used 2,000 dog images for learning, verification, and testing. YOLOv3 and YOLOv4 were used to detect the eyes and nose, and Multi-layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), and the Support Vector Machine (SVM) were used as classifiers. When YOLOv4 and the RF classifier were used with all five types of the proposed face orientation information, the face recognition rate was best, at 95.25%, and we found that real-time processing is possible.

Multi-biometric feature based fuzzy vault (다중 생체 특징 기반 퍼지볼트)

  • Sohn, Ho-Sik;Ro, Yong-Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2008.05a
    • /
    • pp.1057-1060
    • /
    • 2008
  • 생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.

A Face Recognition Based Suspected Criminal Detection and Identification System (얼굴 인식 기반의 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템)

  • Lee, Jong-Uk;Kang, Bong-Su;Lee, Han-Sung;Park, Dae-Hee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 2010.11a
    • /
    • pp.127-128
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 CCTV 감시 영상에서 취득한 얼굴 이미지를 이용하여, 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 탐지 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 본 논문에서 제안한 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 모듈은 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 먼저 SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 다양한 식별 성능을 저해하는 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 시스템을 보장한다; 3) 동일 생체 특정의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

  • PDF

Design of Real-time Face Recognition Systems Based on Data-Preprocessing and Neuro-Fuzzy Networks for the Improvement of Recognition Rate (인식률 향상을 위한 데이터 전처리와 Neuro-Fuzzy 네트워크 기반의 실시간 얼굴 인식 시스템 설계)

  • Yoo, Sung-Hoon;Oh, Sung-Kwun;Kim, Hyun-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
    • /
    • 2011.07a
    • /
    • pp.1952-1953
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis function Neural Network)을 설계하고 이를 n-클래스 패턴 분류 문제에 적용한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 패턴분류기의 최적화는 PSO(Particle Swarm Optimization)알고리즘을 통해 이루어진다. 그리고 제안된 패턴분류기는 실제 얼굴인식 시스템으로 응용하여 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출, 특징 추출 등과 같은 처리 과정을 포함하여 서로 다른 등록인물의 n-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석해본다.

  • PDF

Multimodal biometrics system using PDA under ubiquitous environments (유비쿼터스 환경에서 PDA를 이용한 다중생체인식 시스템 구현)

  • Kwon Man-Jun;Yang Dong-Hwa;Kim Yong-Sam;Lee Dae-Jong;Chun Myung-Geun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
    • /
    • v.16 no.4
    • /
    • pp.430-435
    • /
    • 2006
  • In this paper, we propose a method based on multimodal biometrics system using the face and signature under ubiquitous computing environments. First, the face and signature images are obtained by PDA and then these images with user ID and name are transmitted via WLAN(Wireless LAN) to the server and finally the PDA receives verification result from the server. The multimodal biometrics recognition system consists of two parts. In client part located in PDA, user interface program executes the user registration and verification process. The server consisting of the PCA and LDA algorithm shows excellent face recognition performance and the signature recognition method based on the Kernel PCA and LDA algorithm for signature image projected to vertical and horizontal axes by grid partition method. The proposed algorithm is evaluated with several face and signature images and shows better recognition and verification results than previous unimodal biometrics recognition techniques.

Me in a FairyTale (동화속의 나)

  • Kim, Young-Chul
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2020.07a
    • /
    • pp.643-646
    • /
    • 2020
  • 본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 지금까지 내려온 전래동화에 나와 엄마, 아빠가 등장할 수 있는 있도록 동화속의 캐릭터 대신 독서자의 얼굴을 교체한 작품이다. 즉, 아이와 부모가 전자기기(갤럭시탭 등)에 등록된 사진을 동화속 주인공 대신 삽입하면 동화를 읽으면서 가족간 서로의 역할을 수행하는 작품으로 아이가 동화속에 이입될 수 있고, 집중할 수 있도록 꾸민 작품이다. 본 작품의 개발은 플래시 기술을 활용하지만, 앱 형태로 제작되어 동화를 좋아하는 아이와 부모가 쉽게 접근하도록 개발되었다.

  • PDF