• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.823-831
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• 2019

In recent years, there has been developed systems such as a surveillance system and access control using a face recognition function instead of a password or an RFID chip, thereby reducing the risk of falsification. Moreover, deep learning technology has been applied to real-time face recognition technology in video, so it makes possible the development of access control system that improves the accuracy of recognition and efficiency of management. In this paper, we propose a real-time access management system based on face recognition using ResNet. The system is based on web server, which make it possible to manage the access by recognizing the person of the image through the camera and access information stored in the database. It can be accessed by a user application to receive various information. The implemented system identifies a person in real time and allows access control by accurately distinguishing whether they are members or not, and the test results can recognize in 0.2 seconds. The accuracy of recognition rate is up to about 97% depending on the experiment environment. With this system, access can be managed quickly and effectively, even many people rush to it.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.983-991
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• 2005

드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.161-169
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• 2011

최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1075-1082
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• 2007

본 논문은 동영상에 등장하는 다수 사람의 동작을 검출하여 검출된 동작을 개별적으로 인식하는 방법을 제안한다. 동작이 수행되는 속도 또는 크기 변화에 강인한 인식 성능을 갖기 위해 시공간축 피라미드(Spatial-Temporal Pyramid)방식을 적용한다. 동작 표현 방식을 통계적 특성 기반의 모션 그래디언트 히스토그램(MGH:Motion Gradient Histogram)으로 선택하여 인식 과정에서 발생하는 복잡도를 최소화 하였다. 다수의 동작을 검출하기 위하여 이진 차영상을 축적한 모션 에너지 이미지(MEI: Motion Energy Image) 방법을 적용하여 효율적으로 개별적 동작 영역을 획득한다. 각 영역은 동작 표현 방법인 MGH로 나타내어지고, 크기 변화에 강인하도록 피라미드 방식을 적응하여 학습된 템플릿 MGH와 유사도를 상호 비교하여 최종 인식 결과를 얻는다. 인식 성능의 평가를 위해 10개의 동영상을 활용하여 단일 객체, 다수 객체, 속도 및 크기 변화, 기존 방식과의 비교, 기타 추가 실험 등을 실시하여 다양한 조건의 영상에서 양호한 인식 결과를 확인 할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.203-212
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• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.705-708
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• 2018

현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 통해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고, 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-70
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• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.66-71
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• 2008

최근 멀티미디어 서비스는 동영상 압축 기술 및 네트워크의 발달을 기반으로 하여 다양한 응용 서비스를 제공하고 있으며, 이 중 화상 회의 시스템은 이 두 가지 기술이 효과적으로 사용된 대표적인 예이다. 원격 사용자간의 원활한 의사전달을 위해 고려된 화상회의 시스템은 효과적인 응용 서비스로 분류되고 있지만, 이러한 서비스 제공을 위한 기술을 이용하여 빈도가 훨씬 많은 일반적인 회의를 지원하는 응용서비스는 드문 편이다. 본 논문에서는 얼굴 정보와 화자 정보를 기반으로 오프라인 회의를 보조하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3개의 마이크와 웹캠을 이용하여 화자의 위치를 파악하고 웹캠에서 얻어진 정보를 이용하여 얼굴 영역 정보를 분석하고 인식한 후 화자 정보를 추출하여 발언자들을 추적하여 기록하는 기능을 제공한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1443-1449
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• 2013

전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트 영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제9권6호
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• pp.409-415
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• 2017

PURPOSE. Accurate information is essential in dentistry. The image information of missing teeth is used in optically based medical equipment in prosthodontic treatment. To evaluate oral scanners, the standardized model was examined from cases of image recognition errors of linear discriminant analysis (LDA), and a model that combines the variables with reference to ISO 12836:2015 was designed. MATERIALS AND METHODS. The basic model was fabricated by applying 4 factors to the tooth profile (chamfer, groove, curve, and square) and the bottom surface. Photo-type and video-type scanners were used to analyze 3D images after image capture. The scans were performed several times according to the prescribed sequence to distinguish the model from the one that did not form, and the results confirmed it to be the best. RESULTS. In the case of the initial basic model, a 3D shape could not be obtained by scanning even if several shots were taken. Subsequently, the recognition rate of the image was improved with every variable factor, and the difference depends on the tooth profile and the pattern of the floor surface. CONCLUSION. Based on the recognition error of the LDA, the recognition rate decreases when the model has a similar pattern. Therefore, to obtain the accurate 3D data, the difference of each class needs to be provided when developing a standardized model.