얼굴 인식 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 이는 사진 스푸핑과 같은 위조 공격에 취약하다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 여러 연구가 진행되고 있지만, 대부분은 멀티모달 카메라와 같은 특별한 장비를 장착하거나 고성능 환경에서 동작하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구는 얼굴 인식 위조 공격 문제를 해결하기 위해, 특별한 장비 없이 일반적인 웹캠에서 동작할 수 있는 LH-FAS v2를 제안한다. 제안된 방법에서는, 머리 자세 추정에는 FSA-Net을, 얼굴 식별에는 ArcFace를 활용하여 사진 스푸핑 여부를 판별한다. 실험을 위해, 사진 스푸핑 공격 비디오로 구성된 VD4PS 데이터셋을 제시하였으며, 이를 통해 LH-FAS v2의 균형 잡힌 정확도와 속도를 확인하였다. 본 방법은 향후 사진 스푸핑 방어에 효과적일 것으로 기대한다.
코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.
생체 인식은 개인의 고유한 생체 정보를 획득하여 개인 식별에 이용하는 기술로, 그중 얼굴 인식은 사용자의 편의성과 비강제성이라는 장점이 있는 응용기술로 평가 받고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 기술동향을 살펴보고 얼굴 영역 추출, 특정 추출, 매칭을 포함한 시스템에 대해 논한다. 얼굴 영역 추출에는 얼굴 형판 정합 방법과 얼굴 요소의 검출에 의한 방법을, 특정 추출에서는 PCA 와 LDA 등의 방법을, 그리고 매칭을 통한 인증 단계에서는 최근접 분류기를 소개한다. 다양한 얼굴 인식 기법들이 제시됨에 따라 공인된 성능 평가 방법이 필요하게 되는데, 대용량 표준 얼굴 DE의 구축과 얼굴 인식 성능 평가 방법 개발의 필요성을 제시한다. 향후 얼굴인식 시스템에서는 조명, 자세, 표정의 변화를 어떻게 보정하여 인식 할 것인가 하는 것이 연구되어야 할 핵심 분야로서 3차원 얼굴 영상 복원 기술을 통한 해결방법을 살펴본다.
손동작 식별 룰을 통한 컴퓨터의 프레젠테이션 제어 시스템을 제안한다. 발표자의 손 동작 식별을 위해 (일반적인 웹캠을 사용하여) 이미지를 입력받아 하르 분류기를 이용하여 사용자의 얼굴영역을 추출한다. YCbCr 컬러모델을 이용하여 손 영역을 추출한 후에 사용자의 얼굴과 손의 무게중심을 이용하여 손의 현재 움직임 상태와 위치를 판별 하였다. 사용자의 손이 모션 감지 룰에 적용되어 프레젠테이션 제어 명령이 실행된다. 제안하는 시스템은 모션 식별 룰을 이용하여 부가적인 기기를 사용하지 않고 배경의 복잡도에 독립적인 프레젠테이션을 제어가 가능한 시스템이다. 실험은 어두운 실내 분위기인 조도범위(lx) 15-20-30에서 프레젠테이션 실험을 통해 안정적인 제어동작을 확인하였다.
개인 식별 연구는 보안, 감시 시스템에서 중요한 부분이다. 최선의 성능을 가진 시스템을 설계하기 위하여 감지기들로부터 최대 정보를 이용할 수 있도록 설계한다. 다양한 생체 인식 시스템은 등록, 확인, 또는 개인 식별을 위하여 생리 특성이나 행동 특성을 하나이상 활용한다. 발걸음 인식만을 가지고는 아직 개인별 변별적 특징을 안정적으로 나타내지 못하므로, 본 논문에서는 얼굴과 발걸음을 결합한 개인 식별 시스템을 제안한다. 본 논문에서 우리는 한 개의 카메라를 이용한다. 즉, 얼굴과 발걸음 인식 모두 하나의 카메라를 이용하여 획득된 같은 이미지 셋을 사용한다. 본 논문의 중점은 이미지들에서 이용할 수 있는 최대 정보량을 활용하는 것으로 시스템의 성능을 향상시키는 것이다. 결합은 결정 단계에서 고려된다. 제안된 알고리듬은 NLPR 데이터베이스를 사용한다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.
스마트폰, 블랙박스, CCTV 등을 통해 다양하고 방대한 영상 데이터가 발생하고 있다. 그중에서 사람의 얼굴 영상을 통해 개인을 인식 및 식별하고 감정 상태를 분석하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 SIFT알고리즘을 이용하여, 얼굴영상에 대한 특징점을 추출하고 이를 기반으로 성별, 나이 및 기초적인 감정 상태를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문은 COVID-19와 같은 전염병 확산 방지를 위해 비대면 약제배송로봇을 제안한다. 제안한 로봇은 OpenCV와 Q-Learning기반의 모델을 사용하여 실시간 영상처리로 사람의 얼굴을 식별한다. 환자의 얼굴, 나이, 전달 약제 등을 환자 데이터베이스에 등록한다. 카메라로 인식된 환자의 얼굴과 데이터베이스 내 환자의 얼굴이 일치할 경우 잠금장치를 해제시켜 환자의 약제 수령을 허용한다. 또한 어플리케이션을 통해 약제가 올바르게 전달되었는지 2차적으로 확인한다. 따라서 본 논문에서 제안한 로봇은 비대면으로 환자에게 약을 전달함으로써 입원병동에서 발생할 수 있는 전염병 확상의 방지에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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