최근 테러와 범죄의 증가로 CCTV와 같은 영상 감시시스템의 도입이 활발하게 이루어지고 있다. 동시에 감시카메라를 활용한 원거리 얼굴인식에 대한 관심도 증가하고 있다. 본 논문에서는 주성분 분석기반 얼굴인식기와 보간법을 이용해 거리별 얼굴인식률의 변화를 분석해보았다. 실험에 사용된 보간법은 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법이다. 실험결과 기존의 보간법 기술이 주성분 분석기반 원거리 얼굴인식기의 인식률에 미치는 영향은 적은 반면에, 거리별 얼굴영상을 학습영상에 포함시키면 주성분 분석기반 얼굴인식기의 인식률을 향상시킴을 확인하였다.
본 논문은 개방형 얼굴 인식 문제를 다룬다. 이 문제는 학습되지 않는 대상에 의해 발생하는 거짓 양성 오류문제를 포함하며, 이로 인해 얼굴인식 기술을 보안 시스템에 적용하는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이러한 개방형 얼굴 인식 문제를 효과적으로 해결하기 위해 먼저 얼굴 검증 방법으로 식별력이 강한 특징 벡터를 생성하고, 이를 바탕으로 일반적인 분류기가 아닌 추가학습과 실시간 처리가 가능한 군집화 방식의 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 적용한 실험 결과 80 명의 얼굴이 포함된 FaceScrub 데이터 세트에서 4 명을 제외하고 학습시켰을 때 98%의 정확도와 0%의 특이도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템(ITCS)에 적용될 수 있는 근적외선 얼굴 영상에 대한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 근적외선 얼굴 영상에서 ULBP(uniform local binary pattern) 히스토그램 피쳐를 추출하고 SVM 판별기를 이용하여 좌우 눈좌표 및 얼굴 영역을 검출하였다. 또한, 가버 변환과 ULBP 히스토그램 피쳐를 이용한 얼굴인식 시스템을 구현하여 이를 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템 개인 인증 과정에 사용하였다.
IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.
최근 영상 처리 기술이 발달함에 따라 다양한 응용시스템에 영상 처리 기술을 접목하려는 시도가 나타나고 있다. 특히 영상 내의 얼굴을 객체로 다루는 인식 기술의 발전으로 얼굴 정보를 이용한 기술의 응용 분야는 게임 및 카메라 둥 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 오프라인 회의 보조 시스템에서 화자를 구분하기 위한 기법을 제시한다. 제안된 기법은 얼굴 객체 정보에서 화자 구별을 위한 특징 값을 제시하고, 이를 이용하여 얻어진 입 주변 엣지(Edge)를 이루는 픽셀들의 분산 값으로 화자 여부를 판단한다.
현재 지문인식, 얼굴인식 등 다양한 보안기술들이 개발되고 있다. 하지만 많은 기술들이 개발되었음에도 불구하고 기술들을 접목시킨 분야가 상당히 제한적이다. 특히 기존에 디지털 방식의 시스템에 현대 보안기술들을 접목시키기는 쉽지만, 아날로그 방식을 사용하던 시스템에서 디지털 방식의 새로운 기술을 도입하기엔 많은 어려움이 있다. 하지만 그 시스템이 널리 사용될 수 있다면 아날로그 시스템을 디지털 시스템으로 바꿀만한 충분한 가치가 있다. 그렇기 때문에 선택한 주제가 전자출결 시스템이다. 본 논문은 라즈베리파이를 활용하여 출입문에 카메라를 설치하여 얼굴 감지를 위한 Haar-like feature방식의 트레이닝과, 주성분 분석(PCA)방식 중의 Eigenface 방식의 얼굴인식으로 실시간 얼굴인식을 수행하여 출결을 수행한다. 출결 된 데이터들은 무선통신을 활용하여 스마트폰으로 전송하고 스마트폰에선 그 정보들을 받고 관리할 수 있는 관자용 어플리케이션 제작까지 완료하였다.
특정인을 추적하는 기술은 인간처럼 행동하는 로봇기술에서 가장 많이 등장하는 기술이다. 이 기술은 세 가지 영역에서 접근하고 있는데 첫 째가 특정인의 의상 색상이고 두 번째가 특정인의 얼굴과 그 표정이며 세 번째가 특정인의 제스처나 머리의 움직임이다. 그러나 로봇은 센서를 통해 색상이나 제스처를 감지할 수 있기 때문에 폐쇄회로 카메라를 통해 획득한 영상만으로 특정인을 추적하는 것과는 다르다. 폐쇄회로 카메라에서 가장 큰 문제점은 시스템 속도인데 입력된 영상에서 다시 계산에 의해 특정인을 추적하기위해서는 계산수를 줄여야한다. 시스템 속도를 높이기 위해 색상 추적은 통계치를 사용하는 것이 좋고 얼굴인식은 고유 얼굴을 사용하는 것이 바람직하다. 색상과 얼굴인식만으로는 추적에 어려움이 있기 때문에 모션 분석이 필요하다. 기존의 모션 분석이 주어진 영상의 전체 영역에서 형상을 바탕으로 이루어지기 때문에 속도가 느리고 인식률도 떨어진다. 본 논문에서는 얼굴 인식 시 찾아진 얼굴영역에 대한 모션분석을 계산속도가 빠른 운동에너지를 써서 인식률과 인식 속도를 높였다. 본 논문이 제안한 알고리즘과 Girondel, V. 등이 제시한 방법을 같은 동영상에서 실험한 결과 동일한 인식률을 얻었으며 인식속도는 제안한 알고리즘이 더 빨랐으며 LDA를 사용할 경우 속도는 비슷하나 인식률은 더 나은 결과를 얻었으며 특정인을 찾는 것은 제안한 알고리즘이 더 효과적이었다.
얼굴인식 기술은 지난 수십 년간 연구되어온 분야로서 보안, 엔터테인먼트, 모바일 서비스 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 얼굴인식 기술이 가진 주된 문제점은 밝기, 조명각도, 영상 회전등의 환경적 변화 요소에 따라 인식률이 현저하게 감소된다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 최근 많은 계산량을 처리할 수 있는 컴퓨터 하드웨어와 알고리즘의 발전으로 재조명 받고 있는 CNN을 이용해 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 이후 성능검증을 위해 기존의 얼굴인식 알고리즘인 PCA, LBP, DCT와 결과 비교를 진행하였으며, 각각 9.82%, 11.6%, 4.54%의 성능 향상을 보였다. 또한 기존 신경망을 적용한 얼굴인식 연구결과 비교에서도 5.24%의 성능 향상을 기록하여 최종 인식률 99.25%를 달성하는 결과를 보였다.
얼굴 영상으로부터 나이를 인식하는 기술의 응용분야가 증가함에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴 영상으로부터 나이를 인식하기 위해서는 나이를 표현하는 특징을 추출하고, 추출된 특징으로 나이를 정확하게 분류하는 기술이 필요하다. 최근 영상 인식 분야에서 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델이 적용되어 성능이 크게 개선되고 있으며, 얼굴 나이 인식 분야에서도 성능 개선을 위해 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델이 적용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델의 얼굴 나이 인식 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 영상 인식 분야에서 많이 활용되고 있는 AlexNet, VGG-16, VGG-19, ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152를 활용하여 얼굴 나이 인식을 위한 모델을 구성하고 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 ResNet-34를 이용한 얼굴 나이 인식 모델의 성능이 가장 우수하다는 것을 확인하였다.
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. 전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰인증, PC 인터넷 로그인), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활 깊숙이 자리잡게 되었다. 2001년 미국의 911 테러사건으로 인하여 전 세계 국제공항 항만 국경에서 지문 얼굴 홍채 등 바이오정보를 이용한 출입국심사가 보편화됨과 동시에 ISO/IEC JTC1 SC37(Biometrics) 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 대하여 페이팔 구글 마이크로소프트 비자카드 마스터카드 등 미국 주도의 사실표준화협의체인 FIDO1), ITU-T SG17 Q9(Telebiometrics) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 진행되고 있다. 특히, 이러한 모바일 바이오인식기술은 스마트폰을 통한 비대면 인증기술 수단으로서 핀테크, 원격의료분야에서 중요한 요소기술로 작용될 전망이다. 본 논문에서는 이러한 바이오인식 표준화를 위한 국외 표준화 기구를 소개하고, 각 기구별 표준화 현황을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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