• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.431-434
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• 2007

얼굴 인식은 생체인식 기술 중 비 강압식이라는 장점으로 인해 각광받고 있는 분야이다. 그러나 얼굴인식은 조명, 표정에 의해 인식 성능이 저하되는 단점이 있다. 그 중 얼굴표정에 많은 영향을 받으며, 잡음이 많은 부분이 입술부분이다. 입술모양의 변화에 따라 가보벡터 추출에 잡음이 포함되기 때문에, 얼굴 인식 성능이 저하되는 현상이 발생됨을 실험을 통해 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 입술모양의 변화에 따른 잡음을 줄이기 위해 입술영역에 최적화된 말스버그 가보 웨이브렛 커널(Malsburg Gabor Wavelet Kerne)을 제안한다. 각 입술 특징점에 말스 버그 가보 웨이브렛을 적용하여, 추출된 가보벡터를 통계적으로 분석함으로써 잡음을 확인 할 수 있었으며, 잡음을 최소화하기 위해 입술 영역에 적응적인 말스버그 가보 웨이브렛 커널 을 제안하였다. 실험에 사용한 이미지는 1196 FERET Gellery 이미지를 사용하였으며, 얼굴 인식 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.15 no.7
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• pp.249-257
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• 2021

Recently, interest and demand for facial information processing technology that can provide non-face-to-face identity authentication and access management service using smart devices, which is an essential environmental improvement for multi-use facilities, is increasing as a way to prevent the spread of infectious diseases worldwide and to cope with social measures. This study defines a multi-use facility classification system and applied service field to establish a continuous access control system, and measures to improve the usability of the service platform considering scalability through a dual access control system and personal/measurement information type analysis, and accordingly We would like to propose a service roadmap. In addition, it aims to improve the physical access management system service platform, which is a multi-use facility application service that requires one-time and multiple-use authentication according to usage. It is expected that the methodology of this study can be applied as a service platform of a logical access control system type in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.808-810
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• 2021

얼굴 인식 기술들은 다양한 인공지능 플랫폼들의 발달 및 알고리즘들의 연구 개발로 인해 발전하고 있다. 대부분의 얼굴 인식 알고리즘들은 정확도를 높이기 위해 많은 양의 데이터 학습을 요구하고 잇다. 그러나 커피숍이나 음식점과 같이 사람들이 짧은 시간 머물고 있는 환경에서는 사람들의 출입 여부를 체크하기 기존의 얼굴인식 기술들을 적용함에 있어 학습량의 부족으로 부적합하다. 이에 본 논문에서 카페와 음식점의 사용자 출입 관리를 위한 단시간 얼굴 학습을 통한 얼굴 인식 시스템 구현한다. 이로 인해 카페 및 음식점의 운영자는 사용자들의 입·출입 데이터를 활용하여 테이블 회전율 분석 및 코로나19 방역수칙인 카페 2인 이상 1시간 이내 사용을 체크가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.634-636
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• 2018

최근 들어 Big Data를 활용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 본 연구에서는 Machine Learning과 Deep Learning을 이용하여 음성 Big Data를 활용한 이미지 시각화를 통해 보이스 피싱 등 여러 범죄에 도움이 되게 하고 그 외의 음성과 얼굴 매칭을 통한 새로운 보안시스템 및 다양한 시너지 효과들을 기대하는 서비스를 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.394-397
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• 2018

휴대폰을 개인마다 보유할 정도로 보편화하고 무선 네트워크 기술이 발전하면서 대학가에서 출결관리를 자동화하려는 바람이 불고 있다. 이는 이전의 출결시스템의 결점인 출결 확인 시간을 줄이기 위한 것이다. 그러나 자동화된 스마트 출결시스템에 허점이 많아 출결 정보에 대한 신빙성과 공정성에 문제가 발생하고 있고, 그에 대한 대책이 없는 것이 현재 상황이다. 이번 연구는 얼굴인식을 이용한 스마트 출석 체크 프로그램이다. 수업에서 사진을 찍으면 AWS Recognition 기술을 활용해 얼굴을 인식하여 Django web sever로 보내고 그 얼굴과 학사 시스템에 등록되어있는 학생의 사진을 비교하여 어떤 인물인지 파악한다. 비교한 인물이 일정 유사율을 넘었을 경우 그 학생의 얼굴 사진을 학습, 계속해서 서버 안에 있는 같은 인물 파일에 넣어서 유사율을 높이는 식으로 진행된다. 그렇게 하여 스마트 출결시스템의 목적에 맞게 출결 확인 시간을 대폭 줄일 것이고, 부정적인 방법으로 출석할 수 있는 방법을 없애 기존의 시스템에 없던 신빙성과 공정성을 확립할 것이다. 또한, 어플리케이션을 통해 학생의 경우 언제 어디서든지 자신의 출결 상황을 확인할 수 있고, 교수님 또한 손쉽게 학생들의 출결을 관리할 수 있도록 하였다. 최종적으로 무결성이 확보된 정확한 출결 정보를 자동으로 데이터화하여 이용자와 관리자의 편의를 보장할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.657-660
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• 2002

컴퓨터그래픽의 급격한 기술 발달과 사용자 층의 다양한 멀티미디어 정보에 대한 요구로 기존의 단순한 2차원 영상 정보는 점차 3차원 정보로 표현되어가고 있고, 사용자의 예술 및 개인 문화에 대한 관심도가 높아지면서 독특한 자신만의 개성을 표현할 수 있는 아바타, 캐리커처와 같은 표현매체에 대한 욕구가 증가하고 있다. 그러나 기존의 펜이나 화필로 그리는 케리커쳐는 예술성, 정교함 그리고 자신만의 독특한 특징적인 개성을 표현 할 수 있는 장점이 있으나 장소, 시간, 인원 등에서 응용성과 확장성이 제한 될 수밖에 없고, 이에 따른 제작비용이나 소요 시간, 노력 등이 많이 소요된다. 본 논문에서는 기존에 수동으로 이루어지고 있는 캐리커쳐를 한 장의 정면 얼굴 이미지를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하고, 각 얼굴 영역의 특징 요소를 스플라인으로 표현하여 스플라인의 제어선과 제어점을 조정하여 자동으로 캐리커쳐를 생성하는 시스템을 개발하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.369-372
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• 2011

본 논문에서는 가상현실 및 게임, 로봇인지 분야에서 쓰일 수 있는 실시간 얼굴인식을 제안한다. 현대 사회는 영상처리 기술의 발달로 인하여 많은 자동화 시스템이 개발된다. 빠르게 발전하는 정보화 시대에 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(Interaction)은 매우 중요하며 보다 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 전통적인 얼굴인식 방법인 주성분 분석(PCA)은 영상의 크기에 따라 계산의 복잡도가 증가하고, 특징 벡터를 구하기 위해 많은 연산을 해야 하는 문제가 발생하지만 GPU를 이용할 경우 반복적 계산의 효율적 처리가 가능하여 뛰어난 성능을 낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 GPU사용 기술 중 nVidia에서 제공하는 CUDA를 활용한 실시간 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.684-686
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• 2019

최근, 인공지능에 대한 대중의 관심과 함께, 사람의 얼굴을 추적하는 기술을 이용한 산업이 많이 생겨나고 있다. 대부분의 얼굴 인식 기술을 활용한 시스템은 고가거나, 접하기에는 거리가 먼 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 스마트 폰을 이용한 얼굴 추적 시스템을 구현한다. 이 시스템은 고가의 장비를 대신하여 스마트 폰으로 쉽게 구현할 수 있기를 기대해본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.28-34
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• 2001

컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.557-560
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• 2006

최근 들어 정보통신 분야의 기술이 급격히 발전함에 따라 컴퓨터 사용의 증가와 임베디드 시스템 및 사회 각 분야에서 보안에 대한 의식이 점점 높아져 가고 있다. 각 분야에서 신체 정보를 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있는데 본 논문에서는 USB 캠을 이용한 실시간 얼굴 인식 방법에 대해서 제안한다. 카메라를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법은 현재까지 여러 가지 방법들이 제시되어 왔지만 일반 pc에서 쓰는 USB 캠을 사용하여 제약 조건 없고 안정적인 인식 방법은 아직까지 나와 있지 않다. 얼굴영역을 주성분 변수로 변환하여 영상의 명암, 얼굴위치, 얼굴의 영역을 추출할 수 있는 기존의 시스템들이 많이 연구되어 왔는데 본 논문에서 제안된 방법에서는 일상생활에서 흔히 쓰는 USB 캠을 사용하여 기존의 CCTV와 같은 고가의 하드웨어를 대체하며 보다 효율적인 성능을 위하여 얼굴을 식별하기 위해 LVQ, FCMA, RBF 알고리즘을 적용한 시스템을 설계한다.