• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.985-986
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• 2008

In this paper, we introduce a novel variant of LDA for face renition. The proposed method is derived by regularizing the eigenvalue of nonlinear LDA. We evaluated the proposed method using AR face database, and it showed outstanding and stable performance over the preceding LDA variants.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.815-823
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• 2004

색상(hue) 기반 주목연산자와 조합누적투영함수(combinational integral projection function: CIPF)를 제안하여 조명변화에 강건하게 정규화된 얼굴요소영역을 추출하였다. 살색 필터를 도입하여 얼굴후보영역들을 추출하고, 거기에 색상과 대칭성에 기반한 주목연산자를 적용하여 조명변화에 강건하게 두 눈의 위치를 정확히 검출할 수 있도록 하였으며, 색상기반 눈 분산 필터로 눈을 검증하여 얼굴영역을 확인하였다. 또한, 색상과 밝기 성분을 조합한 조합누적투영함수를 사용하여 두 눈의 위치를 기준으로 조명변화나 수염의 존재유무에 둔감하게 눈썹 및 입의 수직위치를 구하고, 이를 바탕으로 정규화된 얼굴영역 및 그 요소영역을 추출하였다. AR 얼굴 데이터베이스［8］에 제안한 색상기반 주목연산자를 적용한 결과 기존 명도기반 주목연산자에 비해 약 39.3%의 눈 검출 성능향상을 보임으로써 조명방향 변화에 강건하게 정규화된 얼굴 및 그 요소영역을 일관성 있게 추출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1494-1507
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• 2018

Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권1호
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• pp.25-44
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• 2010

With the increasing popularity of mobile devices, it has become necessary to protect private information and content in these devices. Face recognition has been favored over conventional passwords or security keys, because it can be easily implemented using a built-in camera, while providing user convenience. However, because mobile devices can be used both indoors and outdoors, there can be many illumination changes, which can reduce the accuracy of face recognition. Therefore, we propose a new face recognition method on a mobile device robust to illumination variations. This research makes the following four original contributions. First, we compared the performance of face recognition with illumination variations on mobile devices for several illumination normalization procedures suitable for mobile devices with low processing power. These include the Retinex filter, histogram equalization and histogram stretching. Second, we compared the performance for global and local methods of face recognition such as PCA (Principal Component Analysis), LNMF (Local Non-negative Matrix Factorization) and LBP (Local Binary Pattern) using an integer-based kernel suitable for mobile devices having low processing power. Third, the characteristics of each method according to the illumination va iations are analyzed. Fourth, we use two matching scores for several methods of illumination normalization, Retinex and histogram stretching, which show the best and $2^{nd}$ best performances, respectively. These are used as the inputs of an SVM (Support Vector Machine) classifier, which can increase the accuracy of face recognition. Experimental results with two databases (data collected by a mobile device and the AR database) showed that the accuracy of face recognition achieved by the proposed method was superior to that of other methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.64-76
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• 2021

디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.