• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권9호
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• pp.577-579
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• 2005

In this study, the automatic tracking algorithm tracing a human face is proposed by using YCbCr color coordinated information and its thermal properties expressed in terms of thermal indexes in an infra-red image. The facial candidates are separately estimated in CbCr color and infra-red domain, respectively with applying the morphological image processing operations and the geometrical shape measures for fitting the elliptical features of a human face. The identification of a true face is accomplished by logical 'AND' operation between the refined image in CbCr color and infra-red domain.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.493-494
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• 2022

The development of livestock faces intensive farming results in a rising need for recognition of individual animals such as cows and pigs is related to high traceability. In this paper, we present a non-invasive biometrics systematic approach based on the deep-learning classification model to pig face identification. Firstly, in our systematic method, we build a ROS data collection system block to collect 10 pig face data images. Secondly, we proposed a preprocessing block in that we utilize the SSIM method to filter some images of collected images that have high similarity. Thirdly, we employ the improved image classification model of CNN (ViT), which uses the finetuning and pretraining technique to recognize the individual pig face. Finally, our proposed method achieves the accuracy about 98.66%.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권4호
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• pp.341-346
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• 2004

Recent livestock people concern not only increase of production, but also superior quality of animal-breeding environment. So far, the optimization of the breeding and air environment has been focused on the production increase. In the very near future, the optimization will be emphasized on the environment for the animal welfare and health. Especially, cattle farming demands the precision livestock farming and special attention has to be given to the management of feeding, animal health and fertility. The management of individual animal is the first step for precision livestock farming and animal welfare, and recognizing each individual is important for that. Though electronic identification of a cattle such as RFID(Radio Frequency Identification) has many advantages, RFID implementations practically involve several problems such as the reading speed and distance. In that sense, computer vision might be more effective than RFID for the identification of an individual animal. The researches on the identification of cattle via image processing were mostly performed with the cows having black-white patterns of the Holstein. But, the native Korean and Japanese cattle do not have any definite pattern on the body. The purpose of this research is to identify the Japanese black cattle that does not have a body pattern using computer vision technology and neural network algorithm. Twelve heads of Japanese black cattle have been tested to verify the proposed scheme. The values of input parameters were specified and then computed using the face images of cattle. The images of cattle faces were trained using associate neural network algorithm, and the algorithm was verified by the face images that were transformed using brightness, distortion, and noise factors. As a result, there was difference due to transform ratio of the brightness, distortion, and noise. And, the proposed algorithm could identify 100% in the range from -3 to +3 degrees of the brightness, from -2 to +4 degrees of the distortion, and from 0% to 60% of the noise transformed images. It is concluded that our system can not be applied in real time recognition of the moving cows, but can be used for the cattle being at a standstill.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.251-256
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• 2010

과거 흔히 사용되던 보안시스템은 단순한 숫자 비밀번호를 이용한 방법이다. 이를 보완하기 위해 생체정보를 사용하는 보안시스템이 나왔지만, 생체정보의 일부분을 이용한 방법이 대부분이고 사용 장소 역시 국한적이다. 이는 도용 및 도난에 노출되어 매우 낮은 신용도를 갖게 되고, 개인정보 유출 같은 2차 범죄로 이어지고 있다. 이러한 이유에서 개인의 고유한 생체정보를 이용한 보안시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 입력된 얼굴영상과 홍채 분석을 사용한 보안시스템을 제안한다. 제안시스템에서 영상분석시 얼굴의 특징점 뿐만 아니라 홍채의 특징을 구하여 특정 인물을 식별한다. 출입구에서 RFID태그를 사용하여 대상을 인증한 후, 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하고 시스템에 등록된 정보와 유사도를 비교하여 최종 인증한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1202-1205
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• 2005

This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1172-1178
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• 2018

손동작 인식을 통하여 컴퓨터 프레젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 손 동작의 다양한 운동 형태를 인식, 구분함으로써 부가적인 제어용 장치 없이 프레젠테이션을 제어한다. 손동작의 인식을 위하여 얼굴영역 검출과 손영역 검출을 시행한다. 하르분류기(Haar classifier)를 이용하여 얼굴영역을 검출하며, HSV 컬러모델상에서 피부 색상 정보에 따라 손영역을 검출한다. 얼굴 영역은 손동작의 시작과 끝, 동작의 크기 및 방향을 판단하는 기준으로 삼는다. 얼굴 영역으로부터 가로, 세로 중심축을 설정하고 제안하는 모션 식별룰에 따라 다양한 손동작을 인식하고 컴퓨터 제어에 이용한다. 약 1200회의 동작 인식 실험에서 97.2%의 인식률을 얻어 제안하는 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권5호
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• pp.85-93
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• 2018

본 연구는 우리나라에서 운영되고 있는 본인확인수단의 다양성을 확보하기 위해 비대면 본인인증수단 중에서 블록 체인과 FIDO를 선택하여 본인확인수단으로서의 적합성 정도를 검토하였다. 이를 위해 7가지 적합성 기준(보편성, 지속성, 유일성, 편의성, 보안성, 적용성, 경제성)을 선정하여 분석하였는데, 모두 적합한 수준을 갖추고 있음을 검증하였다. 이에 따라 블록체인과 FIDO를 본인확인수단으로 적용하기 위해서는 관련 규정 및 고시의 개정으로 본인확인절차를 개선하여야 한다. 더욱이, 기존의 본인확인수단뿐만 아니라 다양한 본인인증수단을 적용할 수 있도록 서비스분야별로 차별화된 인증기준이 마련되어야 하고, 지속적으로 인증수단을 개발하여 서비스와 연계하여야 한다. 앞으로 본인확인수단은 사물인터넷시대에서 정보유통환경의 안전성을 가져올 것이므로, 본인확인수단의 적용 확대 및 자율적 도입을 지원하여 다양한 서비스에서 구현될 수 있어야 한다.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제14권2호
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• pp.101-109
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• 2021

Purpose: For minimally invasive procedures, three-dimensional (3D) anatomical knowledge of the structures of the face is essential. This study aimed to describe the thickness of the skin and subcutaneous tissue and depths of the facial muscles located in the infraorbital region using a 3D scanner to provide critical clinical anatomical guidelines for improving minimally invasive cosmetic procedures. Materials and Methods: The 3D scanning images of 38 Korean cadavers (22 males and 16 females; age range: 51~94 years at the time of death) were analyzed. Eight facial landmarks (P1~P8) were marked on the cadaveric faces. The images were scanned in three steps-undissected face, hemiface after skinning, and revealing the facial muscles. Student's t-test was used to identify significant differences. Result: The skin and subcutaneous tissue tended to become thicker from the upper to lower and medial to lateral aspects, and the muscles followed the same pattern as that of the most superficial located muscle and the deepest located muscles. No significant sex-related differences were found in the skin at any landmark. However, the muscles tended to be deeper in the female participants. Conclusion: The study data can serve as a basis for creating or enhancing clinical anatomy-based guidelines or improving procedures in the infraorbital region.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.705-711
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• 2003

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점(FFPs:Facial Feature Points)을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 또한, 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였으며, 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.597-600
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• 2007

얼굴은 개인의 신원확인을 위하여 중요한 생체부분이다. 하지만 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제이다. 저해상도 얼굴영상 조차도 대단히 큰 특징공간을 생성한다. 고유공간기반 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제를 보다 낮은 차원으로 줄여서 얼굴인식을 하는 방법이다. 본 연구의 목적은 실시간 얼굴인식을 위하여 빠른 특징 추출방법을 제공하는 것이다. 먼저, 입력된 얼굴 영상에서 주성분분석을 수행하여 고유벡터와 고유값을 생성하고, 생성된 고유벡터의 특이점에 Gabor 필터를 적용하여 특징벡터를 구성한 후에 앞에서 구해진 고유값을 곱하여 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 ORL 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.