• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-7
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• 2012

개인 정보가 중요한 사용자 증명 수단으로서 활용됨에 따라 신뢰 할 수 있는 인증수단이 요구 되면서 최근에는 사람의 신체 일부를 비밀 번호처럼 사용하는 생체 인식 시스템에 대한 연구가 많이 시도되고 있다. 개인 얼굴의 특징을 이용하는 얼굴 인식 기술은 특징점 추출이 용이하여 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 무선접수 인터페이스를 위한 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자 인증 을 위해 크게 얼굴 검출과 얼굴 인식으로 나누고 있다. 먼저 피부색 색상 정보와 Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 추출한다. 다음 으로 얼굴 인식을 위해 PCA와 LDA를 조합하는 방법을 사용한다. 개발된 시스템을 이용하여 무인접수 인터페이스에 적용 가능함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.155-164
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• 2004

최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.395-396
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• 2019

최근 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전으로 상용화되면서 생체 인식 기술은 몇 년 전부터 점차 넓은 시장을 형성하고 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 학습 데이터구성과 특징데이터에 따른 인식 정도를 파악하고 효과적인 방법으로 학습할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것 보다 특징 데이터를 구성하여 학습하는 것이 효율적임을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.17-20
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• 2007

본 논문은 차량 내부에서 정면의 얼굴 뿐 아니라, 측면의 얼굴도 효과적으로 추출하기 위해 다시점의 Haar-like 특징을 결합하여 사용하는 방법을 개발하여 적용하였고, 얼굴의 위치변화에 비교적 강건한 HMM(Hidden Markov Model)기반의 얼굴 인식을 사용하며, 또한 다양한 얼굴자세, 조명환경 등의 다중 얼굴 자료를 기반으로 하는 다시점 얼굴 DB의 학습을 통해 보다 강건하게 얼굴을 인식할 수 있도록 개선하였다. PC를 통해 운전자의 얼굴이 정상적으로 인식되면 자동으로 시동모듈을 제어하여 시동을 걸어줌으로써 운전자의 편리성을 향상할 수 있고 운전자가 아닌 자가 운전석에 착선한 경우에는 획득된 운전자의 얼굴영상 부분을 원격단말기로 전송하여 운전자 또는 경찰이 이를 이용하여 도난을 방지할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 지원한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1044-1049
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• 2006

얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.321-324
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• 2002

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 파정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.859-864
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• 2017

사물인터넷이 4차 산업혁명을 주도할 새로운 기술로 각광받고 있으며, 이미 많은 기술과 제품들이 발표되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 많은 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 건물의 엘리베이터 등에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용할 수 있는 시스템을 개발한다. 얼굴 검출 시스템은 하르 직렬 분류기를 사용하며, 얼굴 인식 시스템에는 수행 시간을 줄이기 위하여 본 논문에서 파이썬 언어로 구현된 주성분 분석(PCA)이 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴(eigenface) 계산에 사용된다. 데이터베이스에 저장된 얼굴과 얼굴 검출 시스템의 결과로부터 얼굴을 인식하기 위하여 SVM 또는 유크리디안 측정이 사용된다. 제안된 시스템은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 3에 구현된다. 본 논문에서 구현된 주성분 프로그램의 성능을 구하기 위하여 기존의 주성분 프로그램과 비교하여 얼굴 인식율과 수행시간을 비교하였다. 성능 평가를 위하여 ORL 얼굴 데이터베이스에서 40명의 얼굴에 대하여 각각 10 개의 이미지를 이용하여 학습에 200, 테스트에 200개의 이미지를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 PCA와 유클리디안 측정을 이용한 경우 약 93%, SVM의 경우 약 96% 이상의 얼굴 인식률을 얻었다. 그러나 수행시간은 본 논문에서 구현된 PCA를 사용할 경우 약 0.11초, 기존 PCA의 경우 약 1.1초로 약 1/10로 수행 시간을 줄일 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간 결과가 필요한 보안 시스템, 엘리베이터 모니터링 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.294-298
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• 2005

바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1146-1149
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• 2010

강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 효과적인 범죄자 검거의 필요성이 증가되고 있다. 범죄자의 정보 중에서 가장 많이 알려지는 것은 얼굴이다. 따라서 등록되어 있는 범죄자의 얼굴을 자동으로 인식할 수 있는 기술의 연구가 중요해지고 있다. 본 연구는 범죄자 얼굴 인식 시스템에 관한 것이다. 우리는 기존 얼굴인식 알고리즘의 단점인 조명을 개선하여, 범죄자 얼굴 인식률을 향상시키는데 연구를 집중하였다. 제안된 알고리즘의 유용성은 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.737-739
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• 2015

최근 생체인식 기술을 응용하여 적용되는 분야들이 다양하게 증가함에 따라 생체인식에 대한 적용도 모바일 결제 시스템, 지능형 CCTV, 출입국심사, 출입통제 등 다양하게 시도되고 있다. 생체인식에는 지문인식에 이어 얼굴인식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 얼굴인식 기술에 설명과 동향 및 시장동향과 국내외 표준화 현황에 대해 알아보고자 한다.