디지털 영상 처리에서 사람 얼굴 인식은 여러 응용 분야에 요구되어 활발한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴이 있는 칼라 영상에서 얼굴 영역을 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 기술한다. 영상에 있는 얼굴 및 복잡한 배경과 다른 구성 성분들을 분류시켜 표현할 수 있도록 하기 위해 다변수 히스토그램 기법을 이용하여 얼굴 후보 영역과 머리 후보영역을 추출하고, 머리와 얼굴 후보 영역들간의 상관관계를 고려하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 인터넷상에 있는 128개의 영상을 입력 데이터로 실험한 결과, 인식 시간이 빠르고 영상의 배경에도 강건한(robust) 효율적인 방법임을 알 수 있었다.
기존의 단일영상을 통한 얼굴인식기술이 갖는 단점을 극복하고자 본 논문에서는 스테레오 영상을 사용하여 단일영상의 제약조건 약화와 스테레오 영상의 깊이 정보를 이용한 보다 강건한 얼굴정보의 추출을 통한 다양한 특징 정보를 이용함으로써 얼굴인식의 인식률을 향상 시키고자 하였다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하였다. 다음으로 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상을 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.
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.
최근 생체인식에 대한 관심이 증가하면서 출입 통제나 사용자 인증과 같은 보안 분야에 적용이 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴인식은 생체인식 기술 중 사용자 편의성과 접촉 거부감이 적어 활용성이 증대되고 있으나 타 인식기술에 비해 인식 결과의 정확성과 재시도율(Re-attempt Rate)에 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 데이터 분류 방법(Data Classification Algorithm)으로 인식 결과를 재분류(Re-Classification)하는 접근법에 대해서 제안하고자 한다. 본 실험을 위해서 대표적인 형상 기반(Appearance-based) 알고리즘인 PCA를 사용하였고, 200명(총 얼굴 영상 200장)을 대상으로 제안한 재분류 접근법을 적용한 결과 재인식의 경우 성능이 향상되었음을 확인하였다.
코로나 팬데믹으로 세계가 큰 피해를 보고 있다. 기존 얼굴인식 보안시스템이 마스크 사용자 인식이 어려워 마스크 사용자를 인식할 수 있는 방안이 필요하다. 얼굴인식을 위한 영상처리 기술이 딥러닝에 의해 크게 발전하고 있으며, 여전히 전처리 기술 또한 중요하다. 본 논문에서는 영상처리 기술의 선명도 평가 함수와 YOLOv5를 사용해 학습 재학습 이후 변화하는 성능을 확인하였고, 비마스크 사용 시 분류정확도가 1%, 학습 손실률에서 0.2% 정도의 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.
최근 네트워크의 발전과 인터넷을 통한 가상대학의 급속한 활성화는 상대방을 확인 및 검증할 수 있는 다양한 인식기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 방안으로 얼굴인식 기술에 기반한 가상대학 수강자 인식시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템에서는 얼굴영역 검출을 위하여 얼굴 구성의 사전지식을 이용한 평균 일괄컬러 분포도 구성에 의한 검출방법과 고유특징을 추출하기 위하여 얼굴 구성요소의 평균 히스토그램 분포도 구성에 의한 추출 방법을 제시한다. 그리고 실험에 의하여 제안된 시스템이 실시간 계산을 요구하는 시스템에 적절하며 가상대학 적용에 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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