• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.848-855
• /
• 2016

Face recognition has received a great deal of attention for the wide range of applications in real-world scenario. In this scenario, mismatches (so called heterogeneity) in terms of resolution and illumination between gallery and test face images are inevitable due to the different capturing conditions. In order to deal with the mismatch problem, we propose a local feature learning method using deep canonical correlation analysis (DCCA) for heterogeneous face recognition. By the DCCA, we can effectively reduce the mismatch between the gallery and the test face images. Furthermore, the proposed local feature learned by the DCCA is able to enhance the discriminative power by using facial local structure information. Through the experiments on two different scenarios (i.e., matching near-infrared to visible face images and matching low-resolution to high-resolution face images), we could validate the effectiveness of the proposed method in terms of recognition accuracy using publicly available databases.

• International Journal of Contents
• /
• 제10권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2014

In the current generation of smart mobile devices, object tracking is one of the most important research topics for computer vision. Because human face tracking can be widely used for many applications, collecting a dataset of face videos is necessary for evaluating the performance of a tracker and for comparing different approaches. Unfortunately, the well-known benchmark datasets of face videos are not sufficiently diverse. As a result, it is difficult to compare the accuracy between different tracking algorithms in various conditions, namely illumination, background complexity, and subject movement. In this paper, we propose a new dataset that includes 91 face video clips that were recorded in different conditions. We also provide a semi-automatic ground-truth generation tool that can easily be used to evaluate the performance of face tracking systems. This tool helps to maintain the consistency of the definitions for the ground-truth in each frame. The resulting video data set is used to evaluate well-known approaches and test their efficiency.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.2622-2627
• /
• 2010

24시간 무인 감시 시스템에서 정확한 얼굴 인식은 절대적으로 필요한 요소이다. 그러나 얼굴 인식은 얼굴 영상의 왜곡, 조명, 얼굴의 크기, 얼굴 표정, 배경 영상 등의 변화로 인해 많은 제약이 있다. 본 연구에서는 얼굴 인식의 성능 향상을 위하여 혼합형 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 신경회로망의 비지도학습 방식인 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 구성한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 고유얼굴 방식, 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식과 비교한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권6호
• /
• pp.64-69
• /
• 2008

얼굴영상의 인식 기술은 보안과 감시를 비롯하여 머신 인터페이스와 콘텐츠 검색 등에서 활용이 광범위 하다. 그러나 주로 고해상도 영상이 연구의 대상이었고 원거리에서 획득된 저해상도 표적에 대하여 상대적으로 드물게 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법을 이용하여 저해상도 환경에서 얼굴영상의 인식을 수행한다. 포톤 카운팅 선형판별법은 Fisher 선형 판별법에서 발생하는 특이행렬 문제없이 Fisher의 최적화 기준을 실현한다. 즉, 차원의 축소나 특징 추출 과정 없이 고차원 공간에서 최적화된 투영을 위한 선형판별함수를 구성하고 이를 이용하여 판정하므로 저해상도 환경을 비롯한 얼굴영상의 왜곡의 극복에 효과적이다. 실험 결과는 제안한 방법이 주성분 분석을 활용하는 Eigen face 또는 주성분 분석과 Fisher 선형판별법이 결합된 Fisher face보다 우수하다는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권12호
• /
• pp.6152-6168
• /
• 2017

Recently, the biometric-based authentication systems such as FIDO (Fast Identity Online) are increased in mobile computing environments. The biometric-based authentication systems are performed on the mobile devices with the battery, the improving energy efficiency is important issue. In the case, the size of images (i.e., face, fingerprint, iris, and etc.) affects both recognition accuracy and energy consumption, and hence the tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption is necessary. In this paper, we propose an energy-efficient way to authenticate based on biometric information with tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption in multimedia IoT (Internet of Things) transmission environments. We select the facial information among biometric information, and especially consider the multicore-based mobile devices. Based on our experimental results, we prove that the proposed approach can enhance the energy efficiency of GABOR+LBP+GRAY VALUE, GABOR+LBP, GABOR, and LBP by factors of 6.8, 3.6, 3.6, and 2.4 over the baseline, respectively, while satisfying user's face recognition accuracy.

• 한국마이크로전자및패키징학회:학술대회논문집
• /
• 한국마이크로전자및패키징학회 2003년도 International Symposium
• /
• pp.261-278
• /
• 2003

Concepts.Wafer-Level Chip-Scale Concept with Handling Substrate.Low Accuracy Placement Layout with Isolation Trench.Possible Pitch of Interconnections down to $10{\mu}{\textrm}{m}$ (Sn-Grains).Wafer-to-Wafer Equipment Adjustment Accuracy meets this Request of Alignment Accuracy (+/-1.5 ${\mu}{\textrm}{m}$).Adjustment Accuracy of High-Speed Chip-to-Wafer Placement Equipment starts to meet this request.Face-to-Face Modular / SLID with Flipped Device Orientation.interchip Via / SLID with Non-Flipped Orientation SLID Technology Features.Demonstration with Copper / Tin-Alloy (SLID) and W-InterChip Vias (ICV).Combination of reliable processes for advanced concept - Filling of vias with W as standard wafer process sequence.No plug filling on stack level necessary.Simultanious formation of electrical and mechanical connection.No need for underfiller: large area contacts replace underfiller.Cu / Sn SLID layers $\leq$ $10{\mu}{\textrm}{m}$ in total are possible Electrical Results.Measurements of Three Layer Stacks on Daisy Chains with 240 Elements.2.5 Ohms per Chain Element.Contribution of Soldering Metal only in the Range of Milliohms.Soldering Contact Resistance ($0.43\Omega$) dominated by Contact Resistance of Barrier and Seed Layer.Tungsten Pin Contribution in the Range of 1 Ohm

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제47권1호
• /
• pp.7-16
• /
• 2010

패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.1-15
• /
• 2024

스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권7호
• /
• pp.1139-1148
• /
• 2003

개인의 identity가 더욱더 중요시되는 현시대에서 ID 도용이나 분실로 인한 피해를 막거나 줄이기 위한 최적의 해법으로 생체 인식이 연구되고 있다. 얼굴인식에 의한 생체인식은 특정 시스템의 입력부위에 신체 일부에 대한 접촉을 강요하지 않으므로 최근 많이 각광받고 있는 분야이다. 그러나 입력된 얼굴 영상은 카메라의 포착 거리에 따라 크기가 달라질 수 있고 또한 얼굴의 기울기 등에 의해 같은 영상이라 할지라도 다른 특징 값을 줄 수밖에 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 주어진 입력영상에 대한 이동, 축소, 확대, 그리고 회전의 단순한 기하학적인 처리를 함으로써 정면 얼굴 영상에 대해 정해진 임계값을 초과 하지 않는 범위에서 일정한 특징 값을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 구축된 시스템으로 40 세트의 400 영상에 대한 인식 율을 테스트한 결과 92 %의 높은 인식 율을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제39권4호
• /
• pp.379-388
• /
• 2002

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 얼굴의 위치 및 얼굴의 각 부위 자동 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 얼굴의 각 부위 기반 특징점 추출을 위해 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 눈, 코, 입의 탐색 과정을 수행하면서, 얼굴 각 부위의 크기 및 위치의 구조적인 정보를 이용하거나 가우시안 2차 미분 연산자를 통한 신호처리의 두 가지 방법을 이용하였다. 이들은 전체 영상이 아닌 검출된 얼굴 영역에 대해서 탐색하기 때문에 전체 영상을 탐색할 때에 비해 처리 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 정확성을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해 95%에 근접한 얼굴 검출률과 1초미만의 속도 향상, 그리고 얼굴 검출의 장애요인이 되었던 조명의 영향을 줄이는 동시에 얼굴의 각도 변화를 보정할 수 있었다.