• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.285-290
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• 2006

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 여권 인식과 얼굴 인증 부분으로 구성되며, 여권 인식 부분에서는 소벨 연산자, 수평 최소값 필터 등을 적용한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울기를 보정한다. 추출된 문자열은 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한 후에 SOM(Self-Organizing Maps) 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 인식한다. 얼굴 인증 부분에서는 여권 사진 영역의 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한 후, RGB와 YCbCr 색공간에서 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 특징 벡터를 구하고 여권 코드가 인식된 결과를 바탕으로 여권 소지자의 데이터 베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능 평가를 위하여 원본 여권의 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 3부
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• pp.172-177
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• 2008

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.487-495
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• 2010

바이오인식 (Biometrics) 시스템의 사용이 보편화 되면서 그들의 성능에 대해서 보다 정확하고 안정된 평가를 제공하는 방법이 요구된다. 다양한 바이오 인식 기술 중에서 얼굴인식 기술이 널리 사용되고 있으며 안정적인 얼굴인식 시스템의 개발을 위한 지표를 마련하고 얼굴인식 시스템이 제공해야 하는 성능에 대한 기준을 제시하기 위해서 얼굴인식 시스템의 성능을 평가해야 할 필요성이 커지게 되었다. 하지만 얼굴인식 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소들이 매우 다양하고 복잡하기 때문에 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하는 것은 어려운 일이다. 그렇기 때문에 이러한 환경요소에 대해서 개별적으로 평가하는 것보다 종합적으로 얼굴인식 시스템의 활용 시나리오를 기반으로 평가하는 것이 보다 효율적이고 효과적이다. 이 논문에서는 얼굴인식 시스템에 영향을 미치는 환경변수들을 분석하고 그 환경변수들을 고려하는 얼굴인식 시스템에 대한 평가방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특별히 환경변수들을 개별적으로 평가하는 것이 아니고 그들의 조합을 고려하는 시나리오를 기반으로 평가하는 방법을 제안한다. 또한 일반적인 환경을 가정하는 시나리오 예시를 통해서 얼굴인식 시스템을 종합적인 환경변수를 고려하여 평가하는 것을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.251-260
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• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.465-468
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• 2000

얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.295-296
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• 2013

본 논문에서는 얼굴인식기술을 활용한 인증처리 기법으로 범죄에 악용되고 있는 ATM 기기와 같은 자동화 기기들의 사용을 정상적인 얼굴 촬영이 가능하게 얼굴을 들어내어 보여주는 사람만 사용이 가능한 방법을 제안한다. 범죄자나 수배자의 경우 얼굴을 데이터베이스에 등록하여 카메라로 인식된 얼굴과 비교를 통하여 찾아내는 것으로 얼굴인식이 활용되며 ATM 기기와 같은 자동화기기의 사용자가 정상적인 사용자인지 아닌지를 판별하는 방법은 정확하게 얼굴을 인식할 수 있도록 들어내었는지 여부에 따라서 판별이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하는 방법 외에 정상과 비정상을 판별하는 기술을 제공하며 조명과 환경에 따라 변하는 인식률의 제고를 위하여 개선된 알고리즘을 제안하였으며 이를 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.85-87
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• 2022

최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.737-742
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• 2013

최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제20권2호
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• pp.39-45
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• 2014

얼굴 표정 인식은 인간 중심의 human-machine 인터페이스의 가장 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 얼굴 표정 인식 기술은 주로 얼굴 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 모델을 통하여 각 감정의 범주로 분류한다. 본 논문에서는 이러한 얼굴 표정 인식 기술에 사용되는 표정 특징 추출 기법과 표정 분류 기법을 설명하고, 각 기법에서 많이 사용되고 있는 방법들을 간략히 정리한다. 또한 각 기법의 특징들을 나열하였다. 또한 실제적 응용을 위해서 고려해야할 사항들에 대하여 제시하였다. 얼굴 표정 인식 기술은 인간 중심의 human-machine 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 로봇 분야에서도 활용 가능할 것으로 전망한다.