• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.24-29
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• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.547-556
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.801-806
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• 2004

감성 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술이지만, 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 낡아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술에서 얼굴 영상을 분석하는 기술 개발이 필요하다. 하지만 얼굴분석을 어려움으로 인해 많은 연구가 진행 중이다. 된 논문에서는 감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 영상 분석 알고리즘은 얼굴 영역 추출 알고리즘과 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘으로 구성된다. 얼굴 영역 추출 알고리즘은 다양한 조명 조건에서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있는 퍼지 색상 필터를 사용한 방법을 제안하였다. 또한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘에서는 가상 얼굴 모형을 이용함으로써 보다 정확하고 빠른 얼굴 구성 요소 추출이 가능하게 하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 각 알고리즘들의 수행 과정을 살펴보았으며 그 성능을 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.195-197
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• 2010

본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2006

본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.11-14
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• 2011

최근 적외선 영상 정보를 사용하여 사용자를 인식하고 인터랙션을 하고자하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 특히, 보안과 같은 인간을 인식/추적/감시하는 분야에서는 적외선 입력 영상에 대한 얼굴인식 기술이 점차 많이 사용되고 있다. 이는 야간이나 특수한 조명 환경에서처럼 적절한 컬러 영상 정보를 알 수 없을 때 적외선 영상 정보를 이용하면 얼굴 영상 추출이 가능한 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 적외선 영상을 입력받아 컬러 영상과의 관계에 기반하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 일반적인 조명 환경에 강인하면서 컬러 데이터베이스만을 사용하여 얼굴 인식이 가능하다. 따라서 주위 조명 환경에 무관하게 얼굴을 인식하여 다양한 보안 및 휴먼 인터페이스에 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.725-728
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• 2002

얼굴은 주변의 조명이나 카메라의 위치, 사람의 자세에 따라 가변적이기 때문에 인식에 많은 어려움이 따른다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법에는 신경망을 이용하여 얼굴의 영역 정보를 가지고 데이터베이스를 구축하여 얼굴영역을 탐색하는 방법과 얼굴의 대칭성을 이용한 대칭 영역 탐색이 있다. 신경망을 이용하는 방법은 사전 정보를 가져야만 하며, 대칭성을 이용한 방법은 계산 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 대칭성의 계산 속도 개선 및 데이터베이스 구축없이 얼굴 영역을 추출할 수 있도록 축소 영상에서 대칭 영역 탐색을 이용해 대칭성을 파악한 후 이러한 대칭성을 이용하여 원영상에 적용 한 후 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 축소영상에서의 추출된 영역에서 대칭 영역 탐색을 하여 얼굴영역을 찾아내는 방법이다. 정면, 안경이 있는 영상에 실험해본 결과 얼굴 인식에 적합한 얼굴영역을 추출 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.455-457
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• 1998

동영상에서의 얼굴 영역 추출은 헤드 제스처 인터페이스를 위한 기본적이고 필수적인 기법이다. 얼굴 영역 추출을 위해서는 색상 정보와 차영상을 이용한 방법이 많이 사용되며, 색상 정보를 이용하는 방법에는 HSI의 H(hue)성분과 YIQ의 I(in-phase)성분이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 먼저 얼굴 색상에 해당하는 각 색상 성분의 구간을 탐색하고, 다음으로 각 색상 정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교 실험한다. 또한, 색상 정보와 차영상을 결합한 방법에 대해서도 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교한다. 실험 결과, YIQ의 경우 구간 130~150, HSI의 경우 구간 0~20에서 얼굴색을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 얼굴 영역 검출의 정확도 측면에서는, 색상 정보만을 이용한 실험의 경우 YIQ가 HSI에 비해 약 10%의 향상된 성능을 보였고, 색상 정보와 차영상을 결합한 경우에서도 YIQ가 약 5%의 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.373-376
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• 2011

얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5C호
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• pp.364-370
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• 2005

얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.