• Title/Summary/Keyword: 얼굴인식 시스템

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Evaluation of Face Recognition System based on Scenarios (얼굴인식 시스템의 시나리오 기반 평가 방법론)

  • Maeng, Doo-Lyel;Hong, Byung-Woo;Kim, Sung-Jo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.13 no.4
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    • pp.487-495
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    • 2010
  • It has been required to develop an accurate and reliable evaluation method for the performance of biometric systems as their use is getting popular. Among a number of biometric systems, face recognition is one of the most widely used techniques and this leads to develop a stable evaluation method for face recognition systems in order to standardize the performance of face recognition systems. However, it is considered as a difficult task to evaluation such systems due to a large number of factors that affect their performance. Thus, it may be infeasible to take into account all the environmental factors that are related to the performance of face recognition systems and this naturally suggests an evaluation method for the overall performance based on scenarios. In this paper, we have analyzed environmental factors that are related to the performance of general face recognition systems and proposed their evaluation method taking into account those factors. We have proposed an evaluation method based on scenario that considers the combination of individual environment factors instead of evaluating the performance of face recognition systems regarding each factor. Indeed, we have presented examples on the evaluation of face recognition systems based on scenario that takes into account overall environmental factors.

A Face Recognition System using Eigenfaces : Performance Analysis (고유얼굴을 이용한 얼굴 인식 시스템: 성능분석)

  • Kim Young-Lae;Wang Bo-Hyeun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.273-276
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    • 2005
  • 본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.

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얼굴 인식 기술의 연구 현황 및 구현 사례

  • Yu, Myeong-Hyeon;Park, Jeong-Seon;Yang, Hui-Deok;Lee, Sang-Ung
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.105-112
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    • 2002
  • 얼굴인식 기술은 접촉에 대한 거부감이나 불편함이 없이 친숙하고 편리하게 사용자를 식별하고 인식할 수 있으며, 부가적인 센서 장비가 필요없다는 측면에서 개인 인증 및 보안 시스템으로서의 활용성이 매우 높다. 본 논문에서는 여러 가지 장점들을 지닌 얼굴 인식 시스템의 구현 사례를 실시간 얼굴 검출 기술과 특징 추출 기술, 인식 기술로 구분하여 소개한다. 개발된 시스템은 얼굴 검출을 위해서 색상과 에지 성분을 이용하는 복합 알고리즘을 적응하여 실시간 얼굴 탐지를 가능하게 하였고, 추출된 사용자의 고유 얼굴 정보는 최신 인식 기법의 하나인 Support Vector Machine으로 분류, 인식된다. 또한 시스템의 성능을 테스트하고, 실용화 가능성을 모색하기 위하여 하드웨어 임베디드 시스템의 설계 및 구현과정과 조명 및 환경 변화에 따른 시스템의 성능 변화를 객관적으로 검증하기 위하여 다양한 변화 조건을 고려한 한국인 표준 얼굴 데이터베이스를 구축 과정을 소개한다.

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A Face Recognition System using Eigenfaces: Performance Analysis (고유얼굴을 이용한 얼굴 인식 시스템: 성능분석)

  • Kim, Young-Lae;Wang, Bo-Hyeun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.4
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    • pp.400-405
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    • 2005
  • This paper analyzes the performance of a face recognition algorithm using the eigenfaces method. In the absence of robust personal recognition schemes, a biometric recognition system has essentially researched to improve their shortcomings. A face recognition system in biometries is widely researched in the field of computer vision and pattern recognition, since it is possible to comprehend intuitively our faces. The proposed system projects facial images onto a feature space that effectively expresses the significant variations among known facial images. The significant features are known as 'eigenfaces', because they are the eigenvectors(principal components) of the set of faces. The projection operation characterizes an individual face by a weighted sum of the eigenface features, and to recognize a particular face it is necessary only to compare these weights to those of known individuals. In order to analyze the performance of the system, we develop a face recognition system by using Harvard database in Harvard Robotics Laboratory. We present the recognition rate according to variations on the lighting condition, numbers of the employed eigenfaces, and existence of a pre-processing step. Finally, we construct a rejection curve in order to investigate the practicability of the recognition method using the eigenfaces.

Steganography based Multi-modal Biometrics System (다중생체시스템에 기반한 스테가노그래피)

  • Yu Byeong-Jin;Go Hyeon-Ju;Lee Dae-Jong;Jeon Myeong-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.148-151
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    • 2006
  • 본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.

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Facial Features Extraction for Recognition System of Facial Expression (표정인식 시스템을 위한 얼굴 특징 영역 추출)

  • Kim, Sang-Jun;Lee, Sung-Oh;Park, Gwi-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.2564-2566
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    • 2003
  • 표정인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 현재 꾸준히 연구가 진행되고 있다. 표정인식 시스템은 크게 얼굴 영역 추출과 표정인식 부분으로 나눌 수 있으며, 얼굴 영역 추출은 전체 인식 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 특히 표정인식 시스템은 일반 얼굴인식 시스템과 다르게 부분적으로나 전체적으로 형태의 변화가 큰 얼굴에 대해서 정확한 얼굴 영역이 확보되지 않으면 높은 인식성능을 기대하기 어렵다. 따라서 표정인식 시스템은 얼굴 영역 추출이 비중한 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상에서 실시간으로 얼굴 영역을 찾아내고, 그 영역에서 얼굴의 특징점인 눈과 입의 위치를 검출하고, 이를 바탕으로 얼굴의 정확한 영역을 확정하는 일련의 과정을 서술한다.

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Emotion Recognition of User using 2D Face Image in the Mobile Robot (이동로봇에서의 2D얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식)

  • Lee, Dong-Hun;Seo, Sang-Uk;Go, Gwang-Eun;Sim, Gwi-Bo
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.131-134
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    • 2006
  • 본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

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Remote Face Recognition System through Internet (인터넷을 통한 원격 얼굴인식 시스템)

  • Song, Jee-Hwan;Park, Jong-Jin;Bae, Kyoung-Yul
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11c
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    • pp.2005-2008
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 인증이 이루어지는 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 인터넷에 적용한 원격 신분증명 및 인증 시스템을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 알고리즘을 이용해 얼굴 특징을 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 생체인식 시스템의 비교 평가와 함께 인터넷 상에서 얼굴인식을 이용한 원격 얼굴인식 시스템의 구성을 제안한다.

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Gate Management System by Face Recognition using Smart Phone (스마트폰을 이용한 얼굴인식 출입관리 시스템)

  • Kwon, Ki-Hyeon;Lee, Gun-Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.29-30
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    • 2011
  • 본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식 시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.

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Real-time Face Recognition System Using the LDA (LDA를 이용한 실시간 얼굴인식 시스템 구현)

  • 박윤재;김형민;고현주;전명근
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.655-657
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    • 2004
  • 본 논문에서는 생체인식분야로 얼굴인식이 실제 시스템에서는 어느 정도의 인식률을 가질 수 있으며, 또한 얼굴 인식에서 많이 쓰이는 Fisherface에 Wavelet Transform으로 얼굴인식에서 단점인 대량의 데이터 핸들링을 극복하면서 인식률을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실제로 원영상을 2차원 이산 웨이블릿 변환을 수행하면 4분의 1의 다운샘플링 된 저주파 영역만 뽑아 사용하므로 원영상을 이용한 Fisherface와 다름없는 높은 인식률을 보장하면서 데이터량을 줄여 얼굴인식의 데이터 부담을 줄일 수 있었다.

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