• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.125-133
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• 2008

사회가 발전할수록 공공장소에서 개인 및 시설물의 안전에 대한 중요성이 높아진다 기존의 주차장, 은행, 공장 등 보안이나 범죄 예방이 요구되는 지역은 넘어서 일반 기관, 개인의 주택까지 감시 및 보안에 대한 투자가 증가하는 경향을 보이고 있다. 이 논문은 얼굴인식에 있어서 중요한 얼굴 영역과 머리 영역을 칼라변환을 이용하여 간단하게 분리하는 방법과 얼굴특징 추출을 제안한다. 먼저 입력영상에 대한 CMYK영상 중 K영상을 가지고 머리 영역을 분리한 후에 YIQ영상의 Y영상과 머리 영상과의 칼라변환을 이용하여 얼굴영역을 분리한다 머리영상에 Log 연산을 한 후에 라벨링을 이용하여 얼굴의 특징들을 추출한다. 뚜렷하게 분리된 머리와 얼굴영역은 머리와 얼굴의 형태를 쉽게 분류할 수 있으며, 쉽게 특징점을 찾을 수 있게 한다. 제안한 방법의 알고리즘을 이용하면 중요성이 요구되는 보안 관련 시설에서 사람을 감시하거나 인식하는데 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.298-300
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• 2003

동영상이나 정지영상에서 사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 신경망(Neural Network)과 얼굴의 기하학적 특징 중에 하나인 눈과 입을 사용하여 얼굴 영역을 추출하는 방법을 사용한다 신경망은 얼굴 인식을 비롯한 여러 분야에서 쓰이는 좋은 방법 중의 하나 이지만 신경망이 가지고 있는 특성상 많은 오차를 가질 수 있기 때문에 얼굴을 구성하고 있는 요소인 눈과 입을 사용해서 오차를 제거하는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.761-764
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• 1998

본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.106-110
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• 2014

본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 얼굴영상의 색상추출과 특징점을 이용하여 인식한다. 색상추출은 피부색, 눈동자색, 입술색의 차를 이용하였으며, 특징정보는 눈, 코, 입에서 추출된 특징점 사이의 거리, 거리 비율, 각도, 면적의 차를 특징 파라미터로 이용하였다. 특징 파라미터를 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 얼굴을 인식하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 96%의 인식율을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.138-141
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• 2004

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서는 모든 영상이 같은 크기의 특징 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM방법의 Face Graph 생성 과정을 보다 간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.928-930
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• 2005

얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.204-207
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• 2003

실시간으로 배경에서 분리된 정확한 얼굴 영역을 찾아내는 것은 인식의 가장 기본적인 선행과제이다 얼굴을 찾기 위한 방법 중에 특징기반의 모서리(edge) 정보의 추출과 ellipse fitting 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 얼굴을 효과적으로 분리해낸다. 얼굴인식을 하기 위한 얼굴 데이터베이스를 선처리 되어진 배경과 분리된 영상이 검출 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.818-825
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• 2002

얼굴의 깊이 정보는 얼굴 인식에서 가장 중요한 요소이다. 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 잘 나타내므로 얼굴의 깊이 값을 비교하는데 아주 유용하다. 얼굴 전체에 대한 처리는 많은 계산량과 데이터 량을 포함해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴의 국부적인 영역들에 대한 3차원 깊이 값을 이용하여 인식하였다. 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상으로부터 어떤 깊이에 있는 등고선 영역을 추출한 후, 이를 영역별로 취하면 국부적인 얼굴 깊이에 대한 특징을 잘 반영하게 된다. 얼굴의 가장 중심인 코를 기준점으로 깊이 영역에 대한 등고선 영역을 추출하며, 얼굴의 깊이를 고려한 국부적 깊이 정보를 다중 특징 벡터를 이용하여 얼굴을 인식한다. 다중 특징 벡터는 벡터 수가 적으면서 얼굴의 지역적 깊이 특성을 잘 나타내므로 간단한 방법으로 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.179-182
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• 2003

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.27-36
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• 2007

가변생체인식(Changeable Biometrics)이란 생체정보의 도난이나 도용 시 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 원 생체정보를 사용하지 않고, 생체정보를 변환하여 변환된 생체정보로 개인을 인증하는 방법이다. 본 논문은 통계적 형상 기반의 얼굴인식(Statistical appearance based face recognition)에 적용될 수 있는 가변얼굴템플릿 생성 방법에 대해 제안한다. 상이한 두 개의 통계적 형상 기반의 얼굴특징 방법을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 정규화 후 각 특징벡터들의 요소의 순서를 재배열 시킨다. 가변얼굴템플릿은 정규화 되고 순서가 재배열된 특징벡터들의 가중 합으로 생성된다. 두 개의 서로 다른 얼굴특징벡터의 가중 합으로 하나의 가변얼굴템플릿을 생성하므로, 가중 합의 방법과 생성된 가변얼굴템플릿을 알더라도 원 얼굴 특징벡터를 복원할 수 없다. 또한, 생성된 가변얼굴템플릿의 도난 시 새로운 가변얼굴템플릿의 생성은 각 벡터의 순서를 재배열시키는 규칙을 변경함으로써 가능하다. 그러므로 제안한 가변얼굴템플릿을 이용하여 개인 인증 시, 개인의 얼굴템플릿을 도난당하더라도 원 얼굴특징정보를 복원 할 수 없고 또한 새로운 가변얼굴템플릿으로 대체 할 수 있어 생체정보의 도난 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해의 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 방법은 AR-face DB를 이용하여 성능과 보안성에 대해 평가하였다.