• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.35-44
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• 2005

Face recognition out of biometrics is considerable interesting due to high performance and accessibility in applications to security such as access control and banking service. Therefore, a study on the protocol of the performance test is an important issue to understand the art-of state and to show a direction in future works, in addtion to developing algorithms. We present a design criterion for the performance test protocol of face recognition system and show the result of experiment executed on identification and verification scenario based on PCA algorithm and XM2VTS DB

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.486-489
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• 2020

본 설계는 얼굴과 눈을 인식한 후, 시선추적을 통해 마우스와 눈동자의 움직임을 연결하여 메뉴를 주문하는 기술이다. 시선추적을 통해 키오스크를 터치하지 않아도 메뉴를 간편하게 주문할 수 있고, 얼굴인식을 이용해 자신의 최근 주문기록을 확인하여 쉽고 빠르게 메뉴를 주문할 수 있다. 얼굴이 등록되어있지 않은 새로운 사용자는 안드로이드 앱을 이용하여 사진과 메뉴를 선택하여 장바구니에 담아 주문 시간을 단축할 수 있어 바쁜 현대인들에게 편리함을 제공할 수 있도록 구현하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.191-196
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• 2005

Although the technology for emotion recognition is important one which was demanded in various fields, it still remains as the unsolved problems. Especially, there is growing demand for emotion recognition technology based on racial image. The facial image based emotion recognition system is complex system comprised of various technologies. Therefore, various techniques such that facial image analysis, feature vector extraction, pattern recognition technique, and etc, are needed in order to develop this system. In this paper, we propose new emotion recognition system based un previously studied facial image analysis technique. The proposed system recognizes the emotion by using the fuzzy classifier. The facial image database is built up and the performance of the proposed system is verified by using built database.

• Review of KIISC
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• v.25 no.4
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• pp.43-50
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• 2015

바이오인식기술은 사람의 지문 얼굴 홍채 정맥 등 신체적 특징(Physiological characteristics) 또는 음성 서명 자판 걸음걸이 등 행동적 특징(Behavioral characteristics)을 자동화된 IT 기술로 추출 저장하여 다양한 IT 기기로 개인의 신원을 확인하는 사용자 인증기술이다. 2001년 미국의 911 테러사건으로 인하여 전 세계 국제공항 항만 국경에서 지문 얼굴 홍채 등 바이오정보를 이용한 출입국심사가 보편화됨과 동시에 ISO/IEC JTC1 SC37(바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 급속도로 진행되어 왔다. 최근 들어 스마트폰 테블릿 PC 등 모바일기기에 지문 얼굴 등 바이오정보를 탑재하여 다양한 모바일 응용서비스를 가능하게 해주는 모바일 바이오인식 응용기술이 전 세계적으로 개발 보급되고, 삼성전자 페이팔 중심으로 바이오인식기술을 이용한 모바일 지급결제솔루션에 대한 사실표준화협의체인 FIDO, ITU-T SG17 Q9(텔레바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 진행되고 있다. 특히 이러한 모바일 바이오인식기술은 스마트폰을 통한 비대면 인증기술 수단으로서 핀테크의 중요한 요소기술로 작용될 전망이다. 한편, 위조지문 등 전통적인 바이오인식 기술의 위변조 위협으로 인한 우려도 증폭됨에 따라 스마트워치 등 웨어러블 디바이스에서 살아있는 사람의 심박수(심전도), 뇌파 등의 생체신호를 측정하여 스마트폰을 통하여 개인을 식별하는 차세대 바이오인식기술로 진화중에 있다. 본고에서는 바이오인식기술의 변천사와 함께 국내외 모바일 바이오인식기술 동향과 표준화 추진현황을 살펴보고, 지난 2015년 5월 29일 발족한 KISA "모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"를 통하여 뇌파 심전도 등생체신호를 이용한 차세대 바이오인식 기술 및 표준화 계획을 수립하여 향후 바이오인식기반의 비대면 인증기술에 대한 추진전략을 모색하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.3
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• pp.302-308
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• 2013

In this research, we have explored personal authentication system through multimodal biometrics for mobile computing environment. We have selected face and speaker recognition for the implementation of multimodal biometrics system. For face recognition part, we detect the face with Modified Census Transform (MCT). Detected face is pre-processed through eye detection module based on k-means algorithm. Then we recognize the face with Principal Component Analysis (PCA) algorithm. For speaker recognition part, we extract features using the end-point of voice and the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Then we verify the speaker through Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. Our proposed multimodal biometrics system shows improved verification rate through combining two different biometrics described above. We implement our proposed system based on Android environment using Galaxy S hoppin. Proposed system presents reduced false acceptance ratio (FAR) of 1.8% which shows improvement from single biometrics system using the face and the voice (presents 4.6% and 6.7% respectively).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.520-522
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• 2001

얼굴영역 및 얼굴구성요소 추출은 얼굴을 구별하고 인식하거나 얼굴 데이터베이스로부터 원하는 얼굴을 검색하기 위하여 필요한 기술로 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 배경이 복잡한 칼라 얼굴영상에서 워터쉐드와 동적 피부색 범위로 얼굴후보영역을 선택한 후 각 영역내의 소영역들에 대한 칼라특성과 대칭정보를 분석하여 얼굴영역과 비얼굴 영역을 구분함으로써 얼굴영역 및 얼굴구성요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법이 기존연구에 비해 피부색 배경영역에 의한 오류를 제거하고 정확성이 우수한 점을 실험결과롤 제시하고 분석한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.6 no.3
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• pp.249-254
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• 2005

In this paper, we analysis the recognition performance of PCA/LDA by distance measures. We are adapt to ORL face database with the fourteen distance measures. In case of PCA, it has high performance for the manhattan distance and the weighted SSE distance to face recognition, In case of PCA/LDA, it has high performance for the angle-based distance and the modified SSE distance. Also, PCA/LDA is better than PCA for reduction of dimension. Therefore, the PCA/LDA method and the angle-based distance have the most performance and a few dimension for face recognition with ORL face database.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.565-567
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• 2003

이 논문은 Matched Filter 기술을 사용해 얼굴 특징점 위치를 추출하는 연구에 대해서 기술한다. 기본 목표는 얼굴의 서로 다른 8개( 양쪽 눈과 눈썹, 머리선, 코, 입, 턱 )의 부분을 구분할 수 있는 필터들을 개발하는 것이다. 이런 Matched Filter는 Fourier 역변환을 사용해 훈련영상(Training Image)으로부터 얻을 수 있다. 실험평가는 베른대학의 얼굴 데이터베이스에 근거한다. 우리는 여기서 다양한 얼굴의 방향성에 효과적으로 적용할 수 있도록 하는 훈련 영상자료가 무엇인지 알 수 있다. 그리고 안경을 썼을 때 얼굴을 인식할 수 있는 가장 좋은 방법도 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.227-228
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• 2019

본 프로젝트는 얼굴인식을 사용해서 인증하는 얼굴인증프로그램과 원격제어가 가능한 App이다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 얼굴인식과 시리얼통신, Json통신 등이 있으며, usb 카메라와 Linux 환경이 필요하다. 현재 여러 종류의 도어락이 있지만 취약한 점들이 많다. 취약점을 보완하여 더 좋은 도어락을 만들기 위해 생체인식 기술을과 2중 보완을 위해 App을 활용했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1401-1403
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• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.