• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.347-356
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• 2017

희소 표현을 이용한 얼굴 인식 방법론은 강인성이 입증된 우수한 얼굴 인식 방법으로 알려져 있다. 이 방법론의 단점은 $L_1$-노름 최적화 문제를 통해 희소해를 구하는 과정에서 많은 시간이 소요되어 실시간 응용 분야에 적합하지 않다는 것이다. 통상적인 $L_2$-노름 최적화 문제를 통해 얻어진 희소해는 희소성이 결여되고 정확도가 떨어져서 희소 표현을 이용한 인식 방법론에는 사용되고 있지 않다. 우리는 본 논문에서는 탐욕적인 방식으로 $L_2$-노름 최적화 문제를 푸는 ROMP 방식을 도입해 희소해를 구하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안한 방식이 정확도에서 기존 방식과 유사하며 속도는 60배 이상 빠름을 보였다. 또한, 희소 표현기반인식 방법론으로 희소해의 분포만을 고려하여 분류하는 단순한 방식인 C-SCI 방법론을 제안하였다. 이 방법론은 테스트 데이터를 복원하는 기존 방식과 성능 면에서는 유사하나 속도 면에서는 약 5배 빠름을 실험적으로 입증하였고, 이론적인 복잡도 분석 결과도 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.671-680
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• 2015

Joint Bayesian 방법론[1]은 2012년 발표된 이후 최근까지 최고 성능을 보이는 거의 모든 얼굴인식 알고리즘에서 이진 분류를 위해 사용되고 있지만, 지금까지 이를 개선한 알고리즘은 2D-JB[2] 외에 거의 발표되지 않았다. 우리는 본 논문에서 주어진 얼굴 영상과 이를 좌우 반전시킨 미러 영상을 함께 고려함으로써 Joint Bayesian 방법론의 성능을 향상시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 일반적인 패턴인식에서 결정함수 값이 결정경계 또는 임계치에 가까운 경우 오류가 발생할 확률이 높다. 제안한 방법론은 미러 영상의 특징을 이용하여 결정함수 값을 결정경계로부터 멀어지게 함으로써 오류를 줄이는 방법이다. 우리는 LFW DB를 이용한 실험을 통해 제안한 JB 개선 방법론이 기존 JB 방법론보다 1%이상 높은 인식률을 보임을 입증하였다. LFW DB를 이용한 기존 연구들에서 성능을 1% 높이기 위해 많은 학습데이터가 필요했음을 감안할 때, 제안한 방법론은 큰 의미가 있다고 볼 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.6-29
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• 2020

Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.

• 방송공학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.238-241
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• 2023

최근 인공지능 모델을 이용한 얼굴인식, 얼굴 수정 등 다양한 얼굴 작업들이 실생활에도 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 모델의 학습에 사용되는 대부분의 얼굴 데이터셋은 사회활동이 활발한 특정 나이에 편중되고, 어린아이나 노인의 데이터가 적은 경향이 있다. 이와 같은 데이터셋 불균형 문제는 모델의 학습에도 좋지 않은 영향을 끼쳐, 아이나 노인같이 데이터가 적은 나이의 사람이 인공지능 모델을 사용할 때 사회활동이 활발한 나이의 사람이 사용할 때보다 성능이 떨어질 수 있고, 이들의 인공지능 모델 사용을 어렵게 할 가능성이 높다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 특징 분해를 활용하여 얼굴 영상으로부터 나이를 분류하고 목표 나이로 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 FFHQ-Aging 데이터셋을 이용한 정량적, 정성적 평가를 통해 기존의 방법보다 더 나은 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.113-120
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• 2024

정보통신 기술이 발전함에 따라 우리는 일상에서 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 생성하고 있다. 이처럼 방대한 데이터를 효율적으로 관리하려면, 체계적인 카테고리별 분류가 필수적이다. 효율적인 검색과 탐색을 위해서 데이터는 트리 형태의 계층적 구조인 범주 트리로 조직화되는데, 이는 뉴스 웹사이트나 위키피디아에서 자주 볼 수 있는 구조이다. 이에 따라 방대한 양의 문서를 범주 트리의 단말 노드로 분류하는 다양한 기법들이 제안되었다. 그러나 범주 트리를 대상으로 하는 문서 분류기법들은 범주 트리의 높이가 증가할수록 단말 노드의 수가 기하급수적으로 늘어나고 루트 노드부터 단말 노드까지의 길이가 길어져서 오분류 가능성이 증가하며, 결국 분류 정확도의 저하로 이어진다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 요구 분류 정확도를 만족시키면서 세분화된 분류를 구현할 수 있는 새로운 노드 확장 기반 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 탐욕적 접근법을 활용하여 높은 분류정확도를 갖는 노드를 우선적으로 확장함으로써, 범주 트리의 분류 정확도를 극대화한다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 단순 방법보다 향상된 성능을 제공함을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.773-779
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• 2003

얼굴 영역의 정확한 위치를 정확히 찾는 것은 얼굴 인식을 위한 핵심적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 조명조건, 표정, 배경의 변화에 무관하게 얼굴의 구성요소를 검출할 수 있는 강건한 기법을 제안한다. 수평 방향의 상대적으로 어두운 화소값을 갖는 눈썹, 눈, 입 둥과 같은 독립된 얼굴 요소를 검출하기 위해 형상 분해 국부 최적 임계치 기법을 적용하며 얼굴을 구성하는 간단한 기하학적 조건을 만족하는 얼굴 요소의 그룹을 검색함으로써 순수 얼굴영역을 검출한다. AR-face 데이타베이스의 영상에 적용한 결과, 두꺼운 안경테에 의해 눈썹이 가리워진 특수한 경우를 제외한 거의 모든 영상에 대해 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있었고, 얼굴의 대칭성을 이용해 회전과 이동 변화를 보상할 수 있으므로 강건한 얼굴 인식의 전처리 과정으로 사용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.47-55
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• 2010

본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.417-424
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 또한 검출한 얼굴영역은 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 지능형 분류기법의 하나인 다층 신경망을 결합한 얼굴 인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴 영상에 대해 전처리 과정으로서 PCA을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법과 비교한 결과 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 향상된 인식 성능을 보였다. 또한 학습률에 따른 인식률에 변화를 실험하여 가장 최적의 학습률의 값을 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-8
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• 2009

2D 영상 이미지를 인식하는데 있어서, 테스트 이미지를 입력 받는 카메라의 설치 공간 및 설정 상황에 따라 밝기, 명암, 빛의 방향 등과 같은 인식의 성능에 영향을 끼칠 수 있는 요소들이 매우 많이 존재한다. 본 논문은 카메라가 위치한 환경 상의 최소의 샘플 이미지를 가지고, 그 환경에서 입력되는 영상의 인식 성공률을 높일 수 있는 적응형 얼굴 인식 방법을 제안하고 있다. 제안한 적응형 얼굴 인식은 두 개의 부분으로 구성되어 있는데, 하나는 환경 적응을 하기 위한 부분이고, 다른 하나는 얼굴 인식을 수행하는 부분이다. 전자인 환경 적응 모듈에서는 안정 상태 유전 알고리즘을 사용하여 인식기가 최적의 성능을 낼 수 있는 필터 조합과 필터 파라메터와 특징 벡터 집합 차원을 결정하고, 후자인 얼굴 인식 모듈에서는 그 결과를 사용하여 얼굴 인식 결과를 확인한다. 얼굴 인식 과정에서 이미지 사이의 유사도를 측정하기 위해서 가보 웨이블릿을 사용하였고, 인식의 결과를 도출하는 과정에서는 k-Nearest Neighbor을 사용하였다. 적응형 얼굴 인식 방법을 테스트 하기위해, 사인 함수의 가중치를 사용한 명암 노이즈, 임펄스 노이즈, 복합 노이즈에 관하여 각각 실험을 하였고, 진화 후에는 일반적으로 발생할 수 있는 노이즈에 대한 급격한 인식률 저하를 방지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7C호
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• pp.675-686
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• 2005

본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.