• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.256-266
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• 2021

The Convolutional Neural Network (CNN) has recently made potential improvements in face verification applications. In fact, different models based on the CNN have attained commendable progress in the classification rate using a massive amount of data in an uncontrolled environment. However, the enormous computation costs and the considerable use of storage causes a noticeable problem during training. To address these challenges, we focus on relevant data trained within the CNN model by integrating a lifting method for a better tradeoff between the data size and the computational efficiency. Our approach is characterized by the advantage that it does not need any additional space to store the features. Indeed, it makes the model much faster during the training and classification steps. The experimental results on Labeled Faces in the Wild and YouTube Faces datasets confirm that the proposed CNN framework improves performance in terms of precision. Obviously, our model deliberately designs to achieve significant speedup and reduce computational complexity in deep CNNs without any accuracy loss. Compared to the existing architectures, the proposed model achieves competitive results in face recognition tasks

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.392-409
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• 2016

The aim of this paper is to examine the effectiveness of combining three popular tools used in pattern recognition, which are the Active Appearance Model (AAM), the two-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT), and Kernel Fisher Analysis (KFA), for face recognition across age variations. For this purpose, we first used AAM to generate an AAM-based face representation; then, we applied 2D-DCT to get the descriptor of the image; and finally, we used a multiclass KFA for dimension reduction. Classification was made through a K-nearest neighbor classifier, based on Euclidean distance. Our experimental results on face images, which were obtained from the publicly available FG-NET face database, showed that the proposed descriptor worked satisfactorily for both face identification and verification across age progression.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.33-44
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• 2010

본 논문에서는 로봇 시각 처리 활용을 위한 실시간 얼굴 검출 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 조명 변화에 강인하고 초당 60 프레임 이상의 속도로 처리된다. 조명 변화에 강인한 얼굴 특성 추출을 위해 MCT(Modified Census Transform) 변환을 이용하였다. 그리고 AdaBoost 알고리즘은 얼굴 특징 데이터의 학습 및 생성을 하며, 이 생성된 학습 데이터를 이용해 얼굴 검출을 하게 된다. 본 논문에서는 메모리 인터페이스부, 이미지 크기 조정부, MCT 생성부, 후보 얼굴 검출부, 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 그룹화부, 검출 결과 표시부로 구성된 얼굴 검출 하드웨어 구조 및 Xilinx사의 Virtex5 LX330 FPGA를 이용한 하드웨어 구현 검증 결과에 대해 설명한다. 카메라로 부터 입력받은 이미지를 이용해 검증한 결과로 초당 최대 149프레임의 속도로 한 프레엠 당 최대 32개 얼굴을 검출함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.213-223
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• 2004

본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.

• 대한한의진단학회지
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• 제14권2호
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• pp.43-50
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• 2010

Background and Objectives: Cardiff Acne Disability Index(CADI) is one tool used internationally to measure the quality of life of acne sufferers. There, however, is a necessity of developing Korean version of CADI, as the questionnaires of the original one are written in English, making it hard to apply for Korean patients. So as a first step, we conducted a cross-cultural translation of CADI into Korean and verification of face validity. Methods: After properly translating CADI questionnaires into Korean up to guidelines for cross-cultural adaptation of health related quality-of-life measures, we conducted a survey with 122 undergraduates to get face validity, using the translated questionnaires. Results: About the translated CADI questionnaires, 86 out of 107 undergraduates replied that they had no difficulty understanding them, while 21 offered ideas about ambiguous expressions of them. Upon further examination of two oriental doctors, two sentences were additionally modified in the translated version. Conclusions: Firstly, we created the Korean version of CADI, one of the most effective methods in the world to measure acne sufferers' quality of life, by properly translated the original version into Korean. Then we conducted a survey for face validity with the translated questionnaires and gathered opinions from those questioned. After going through some examining and correcting procedures based on the opinions, we finalized the Korean version of CADI. It will also require a follow-up verification process to prove credibility and validity of the final version of Korean CADI.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2019

In this paper, we propose a verifiable image transformation networks to transform face sketch to photo and vice versa. Face sketch-photo is very popular in computer vision applications. It has been used in some specific official departments such as law enforcement and digital entertainment. There are several existing face sketch-photo synthesizing methods that use feed-forward convolution neural networks; however, it is hard to assure whether the results of the methods are well mapped by depending only on loss values or accuracy results alone. In our approach, we use two Resnet encoder-decoder networks as image transformation networks. One is for sketch-photo and another is for photo-sketch. They depend on each other to verify their output results during training. For example, using photo-sketch transformation networks to verify the photo result of sketch-photo by inputting the result to the photo-sketch transformation networks and find loss between the reversed transformed result with ground-truth sketch. Likely, we can verify the sketch result as well in a reverse way. Our networks contain two loss functions such as sketch-photo loss and photo-sketch loss for the basic transformation stages and the other two-loss functions such as sketch-photo verification loss and photo-sketch verification loss for the verification stages. Our experiment results on CUFS dataset achieve reasonable results compared with the state-of-the-art approaches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.378-383
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• 2020

Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘은 얼굴 요소 검출을 위한 매우 우수한 알고리즘이지만 변수 설정에 따른 중복 검출, 오 검출, 미 검출 같은 문제들이 여전히 존재한다. 본 논문은 Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘에 미 검출을 줄이기 위한 가변 변수와 중복 검출과 오 검출을 줄이기 위한 검증을 적용한 개선된 얼굴 요소 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 잠재적 유효 얼굴 요소들을 검출할 때까지 Viola & Jones의 객체 검출의 변수 값을 변화시켜 미 검출을 줄이고, 검출된 얼굴 요소의 크기, 위치, 유일성을 평가하는 검증을 이용해 중복 검출과 오 검출들을 제거시켜 준다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 알고리즘이 검출된 객체들에 유효 얼굴 요소들을 포함시키고 나서 무효 얼굴 요소들을 제거하여 유효 얼굴 요소들만을 검출하는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.421-428
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• 2017

최근 온라인 금융서비스의 성장과 금융 기술의 급격한 발전으로 인하여 온라인에서 사용자를 등록 및 인증하기 위한 비대면 본인확인기술에 대한 다양한 접근 방법의 필요성이 제기되고 있다. 일반적으로 비대면 방식은 대면방식에 비해서 많은 위협에 노출되어 있다. 따라서 최근에는 이런 위험성을 보완하고 보다 신뢰할 수 있는 비대면 본인확인 방법을 위해서 다양한 요소와 채널을 이용하여 사용자를 검증할 수 있는 정책과 기술이 연구되고 있다. 이러한 새로운 접근방법 중 하나는 다수의 사용자 개인정보를 수집하고 검증하는 기술이다. 따라서 본 논문은 사용자의 다양하고 많은 정보를 기반으로 온라인에서 본인확인을 수행하는 빅데이터 기반 비대면 본인확인 방법을 제안한다. 또한 제안방법은 서비스에서 요구하는 본인확인 등급에 필요한 사용자 정보만 수집하고 검증하는 세분화된 본인확인 정보관리 방법을 제안한다. 그리고 본 논문은 검증된 본인확인 정보를 사용자가 재사용할 수 있도록 다른 서비스 제공자들과 공유할 수 있는 본인확인 정보 공유 모델을 제안한다. 마지막으로 제안 방법이 비대면 본인확인 과정에서 강화된 사용자 검증을 통해서 서비스에서 요구하는 본인확인 등급만 검증하고 관리하는 시스템을 구현하여 실험 결과를 분석한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제5권2호
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• pp.15-25
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• 2017

Recently, technologies are being developed to recognize and authenticate users using bioinformatics to solve information security issues. Biometric information includes face, fingerprint, iris, voice, and vein. Among them, face recognition technology occupies a large part. Face recognition technology is applied in various fields. For example, it can be used for identity verification, such as a personal identification card, passport, credit card, security system, and personnel data. In addition, it can be used for security, including crime suspect search, unsafe zone monitoring, vehicle tracking crime.In this thesis, we conducted a study to recognize faces by detecting the areas of the face through a computer webcam. The purpose of this study was to contribute to the improvement in the accuracy of Recognition of Face Based on CNN Algorithms. For this purpose, We used data files provided by github to build a face recognition model. We also created data using CNN algorithms, which are widely used for image recognition. Various photos were learned by CNN algorithm. The study found that the accuracy of face recognition based on CNN algorithms was 77%. Based on the results of the study, We carried out recognition of the face according to the distance. Research findings may be useful if face recognition is required in a variety of situations. Research based on this study is also expected to improve the accuracy of face recognition.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2112-2115
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• 2003

The system for the real time face detection is described in this paper. For face verification, support vector machine (SVM) was utilized. Although SVM performs quit well, SVM has a drawback that the computational cost is high because all pixels in a mask are used as an input feature vector of SVM. To resolve this drawback, a method to reduce the dimension of feature vectors using the integer DCT was proposed. Also for the real time face detection applications, low-complexity methods for face candidate detection in a gray image were used. As a result, the accurate face detection was performed in real time.