• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.193-194
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• 2021

본 논문에서는 지식 증류 (knowledge distillation) 기법을 적용한 얼굴 초해상화 모델을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 얼굴 복원 분야에서 좋은 성능을 보여준 얼굴 영역의 딕셔너리 (dictionary) 정보를 사용한 모델을 선생 모델로 선정하여 적대적 (adversarial) 지식 증류 기법을 통해 효율적인 학생 모델을 구축하였다. 본 논문은 테스트시 얼굴의 사전 정보가 초래하는 추가적인 비용이 필요 없는 얼굴 초해상화 방법을 제시하고, 제안하는 기법과 다양한 기존 초해상화 기법과의 정량적, 정성적 비교를 통해 우수성을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.614-621
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• 2018

본 논문에서는 generative adversarial network (GAN)을 이용한 비감독 학습을 통해 깊이 카메라로 깊이 영상을 취득할 때 발생한 손실된 부분을 복원하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3D morphable model convolutional neural network (3DMM CNN)와 large-scale CelebFaces Attribute (CelebA) 데이터 셋 그리고 FaceWarehouse 데이터 셋을 이용하여 학습용 얼굴 깊이 영상을 생성하고 deep convolutional GAN (DCGAN)의 생성자(generator)와 Wasserstein distance를 손실함수로 적용한 구별자(discriminator)를 미니맥스 게임기법을 통해 학습시킨다. 이후 학습된 생성자와 손실 부분을 복원해주기 위한 새로운 손실함수를 이용하여 또 다른 학습을 통해 최종적으로 깊이 카메라로 취득된 얼굴 깊이 영상의 손실 부분을 복원한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.169-172
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• 2015

영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.868-870
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• 2005

본 논문은 포즈가 취해진 얼굴의 정확한 특징점 추출을 위하여 적응적인 평균 모양 방법을 이용한 ASM(Active Shape Model)을 제안한다. ASM은 사람 얼굴의 모양을 모델링하기 위하여 통계학상의 모양 모델을 이용한다. 통계학상의 모양 모델의 평균 모양은 입력 영상의 얼굴 포즈와 관계없이 하나로 고정되어 있으며, 이는 모양 모델 제한 조건 검사 및 복원과정에서 잘못된 결과를 만드는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 입력 영상의 얼굴 모양에 적응적인 평균 모양을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 고정된 평균 모양 방법의 문제를 해결하고 특징점 추출 성능을 향상시킴을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.306-309
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 복원함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용되는지에 대해서 다룬다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• 전자공학회지
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• 제33권1호
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• pp.35-45
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.

• 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.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.114-117
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• 2003

본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)［1］ 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다［2-6］.