• 제목/요약/키워드: Facial Feature Area

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영역기반 주성분 분석 방법과 보조정보를 이용한 얼굴정보의 비트열 변환 방법 (A Study on A Biometric Bits Extraction Method Using Subpattern-based PCA and A Helper Data)

  • 이형구;정호기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권5호
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    • pp.183-191
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    • 2010
  • 생체인식은 개인의 유일하면서 변화하지 않는 생체의 특징을 이용하여 개인의 본인 여부를 판별하는 방법으로써 널리 사용되어 왔다. 생체정보의 고유 불변한 특징을 저장하는 것은 개인정보의 노출에 따른 보안상의 문제점을 갖고 있으며 이를 해결하기 위해 제안된 방법이 가변생체인식 (cancelable biometrics)이다. 가변생체인식은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 생체 인식방법이다. 본 논문에서는 변환 생체인식의 한 가지 방법으로써 얼굴 생체정보의 새로운 이진화 방법을 제안한다. 얼굴 생체정보의 이진화를 위한 특징추출은 얼굴정보의 부분적 변화에 강인한 영역기반 주성분 분석(Subpattern-based PCA)을 이용하였으며 이로부터 얻어진 특징을 보조정보에 기반한 방법으로 이진화 하였다. 획득된 이진비트열은 영역기반 주성분 분석의 사용으로 여러 얼굴 영역의 고려와 함께, 선택된 주성분 개수만큼의 계수들에 대한 이진화 값들을 포함하고 있다. 이러한 서로 다른 얼굴영역의 여러 주성분들에서 추출된 이진비트열중 구분력이 좋은 비트 값들을 선택하였으며, 선택된 비트 값들은 이진화를 위한 보조 정보가 노출된 경우에서도 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보여준다.

면접 시스템 적용을 위한 5대 성격 유형과 얼굴 특징간의 상관관계 분석 연구 : 20대 남성을 대상으로 (A Study on the Correlationship Analysis Between Big 5 Model Types and Face Feature for Interview System Application - Focusing on Men in the 20's)

  • 깅봉현;조동욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권2B호
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    • pp.168-175
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    • 2011
  • 현대 사회에서 인간관계는 사회생활은 물론 개인의 성공여부를 판단하는 중요한 요소로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 시대적 변화에 대응하기 위해 상대방의 성격을 미리 예측하고 적절한 관계를 유지하기 위해 다양한 방법들이 이용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 면접 시스템 적용을 위해 20대 남성의 얼굴 영상에서 인중, 입 및 귀의 형태를 추출하여 5대 성격 유형별 특정과의 상관성 분석 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 안면 및 측면 영상을 수집하여 Visual C++을 통해 인중, 입, 귀의 영역을 추출하고 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태에 따른 결과값을 도출하여 5대 성격 유형별 집단과의 비교, 분석을 수행하였다. 결과적으로 5대 성격 유형에 따라 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태적 결과값을 통해 유의성을 도출하였다.

A novel histologic description of the fibrous networks in the lid-cheek junction and infraorbital region

  • Sang-Hee Lee;Kyu-Ho Yi;Jung-Hee Bae;You-Jin Choi;Young-Chun Gil;Kyung-Seok Hu;Eqram Rahman;Hee-Jin Kim
    • Anatomy and Cell Biology
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    • 제57권1호
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    • pp.25-30
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    • 2024
  • The aim of this study was to identify the anatomical feature of retaining ligament and fat compartment on the lower eyelid and infraorbital region using a histological method, and to investigate clear definitions for them which could be used generally in the clinical area. Eighteen specimens from eight fresh Korean cadavers were stained with Masson trichrome or hematoxylin and eosin. The ligamentous and fascial fibrous tissue were clearly identified. The ligamentous fibrous tissue which traversed in the superficial and deep fat layer was skin ligament and orbicularis retaining ligament (ORL). The fascial fibrous tissue enclosed the orbicularis oculi muscle (OOc) and circumferencial adipose tissue. Based on the ligamentous and fascial structure, three fat compartments, septal, suborbicularis oculi and infraorbital fat compartment, could be identified. The OOc attached to orbital rim and dermis by ORL and skin ligament, and the muscle fascicle and fat fascicle provided the connection point to the ORL and skin ligament as enclosing all muscle and fat tissue. The combination of the force made by the skin ligament in the lower eyelid and ORL may decide the level and form of the infraorbital grooves.

펴지 군집화 알고리즘 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 3차원 얼굴 인식 (3D Face Recognition using Wavelet Transform Based on Fuzzy Clustering Algorithm)

  • 이영학
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.1501-1514
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    • 2008
  • 깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.

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