얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한 가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인, 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의학 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 보조적인 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상 데이터, 비콘 데이터의 결합을 통해 집단시설에서 출입이 허용된 승인자와 비승인자를 구분하는 시스템을 제안한다. IP 카메라를 통해 수집된 영상 데이터는 YOLOv4를 사용하여 사람 객체를 추출하고, 애플리케이션을 통해 비콘의 신호 데이터(UUID, RSSI)를 수집하여 핑거프린팅 기반의 라디오 맵을 구성한다. 비콘은 신호의 불안전성을 보완해 위치 파악의 정확도를 향상하기 위하여 CNN-LSTM 기반의 학습을 진행한 후 사용자 위치 데이터를 추출한다. 이후 도출된 위치 데이터와 사람 객체가 추출된 영상 데이터를 매핑해 실시간으로 비승인자를 추적한다. 본 논문의 결과로 93.47%의 정확도를 보였으며, 향후 코로나19로 사용이 증가한 QR코드 등의 출입 인증 절차와 융합해 인증 절차를 거치지 않은 사람을 추적하는 확장성까지 기대할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 영상의 변조를 확인함과 동시에 변조의 위치를 확인하는 DCT 기반의 fragile watermarking을 제안한다. 디지털 영상의 인증과 무결성을 위해 기존의 Wong이 사용한 해쉬 함수와 비대칭키 암호 알고리즘을 사용하며, 영상에 DCT 변환을 함으로서 영상의 모든 픽셀에 워터마크를 삽입하지 않고서도 변조의 유무를 확인하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DCT 계수 중 일부 저주파 계수의 하위 비트에 워터마크를 삽입하여 워터마크의 비가시성과 연성을 만족하며 변조의 유무와 위치를 확인한 수 있게 된다.
This paper proposes a new watermarking algorithm to embed data in 1-bit images using edges for protecting illegal copies or modifications. This method is based on edge detection to decide the most invisible region. This paper also introduces a new shuffling method which embeds data in each blocks uniformly and finds Positions under the limited attacks. In experiment, we compare the proposed shuffling method with M. Wu's method.
본 연구는 이미지 합성을 이용하여 서버가 사용자를 인증하기 위한 알고리즘을 개발하고 이들을 구현하여 그 성능을 평가하고 분석한다. 서버는 사용자가 소지하는 사용자카드를 랜덤하게 점을 찍어 생성하고, 각 사용자에게 배포된 사용자카드의 정보를 유지.관리한다. 한 사용자로부터 인증요청이 들어오면, 서버는 그 사용자의 사용자카드 정보를 기반으로 서버카드를 실시간에 생성하여 사용자에게 송신한다. 서버카드는 인증마다 다르게 생성되므로 원타임 패스워드 챌린지(challenge) 역할을 한다. 사용자는 본인이 소유하고 있는 사용자카드와 서버로부터 송신된 서버카드를 겹쳤을 때 생성되는 이미지를 판독하여 인증을 수행한다. 보안성을 높이면서 이미지 판독을 효율적으로 하기 위해 다양한 기법을 제시하고 구현을 통하여 실용성을 진단한다.
본 논문에서는 이진영상 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안 방법은 먼저 이진영상을 기하학적 특징이 포함된 특징영역과 그 외의 일반영역으로 분리한다. 그리고 기하학적 특징이 포함된 이진영상의 특징영역을 보존하면서 인증을 위한 워터마크를 일반영역에만 삽입, 검출하는 효과적인 워터마킹 방법을 연구하였다. 특징영역은 특수런을 사용한 런길이부호화를 이용하여 일반영역과 분리하였다. 워터마크의 비가시성을 위해 워터마크는 일반영역 중에서 화소변화에 대한 민감도를 고려하여 삽입하였다. 제안 방법을 문사, 서명, 도장, 지문영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안 방법은 원 영상의 중요한 특징영역을 보존하고, 또한 워터마킹된 영상의 비가시성이 높음을 알 수 있었다.
최근에 디지털 의료영상 정보에 대한 불법 복제, 소유권 및 데이터 인증 문제가 야기되고 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 고해상도의 디지털 의료영상의 정보 은닉 방법으로 스테가노그라피을 제안한다. 제안된 알고리즘은 고해상도 의료영상의 특성상 중요 부분인 ROI 영역을 보호하면서 비밀 정보를 삽입하는 방법이다. 결과로 제안한 방법은 의료영상에 적용하여 삽입 용량에 따른 비가시성과 화질 열화에 크게 영향을 주지 않음을 확인하였고 전체적으로 화질 면에서 PSNR이 약 평균 33.33dB 정도를 볼 수 가 있었다.
정보통신 기술 및 컴퓨터의 발달로 의료기기의 디지털화가 가능하게 되어 의료 영상 분야에 다양한 활용이 이루어지고 있다. DICOM표준에 따른 PACS의 구축으로 의료 영상의 저장, 데이터베이스 검색 및 네트워크를 통한 원격 진료가 가능하게 됨으로써 의료 영상에 대한 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제가 야기되고 있다. 본 논문에서는 무결성 인증을 위하여 공개 키 암호화 알고리즘을 기반한 새로운 의료 영상 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 이는 의료 영상 데이터를 원격으로 전송 후에 발생하는 불법적인 위/변조를 막기 위한 디지털 워터마킹 기법이다. 워터마크는 원 의료 영상을 웨이블릿 변환 후 비트플레인 값을 사용한다. 제안한 방법에서 삽입되는 영역은 ROI(region of interest)를 고려하여 랜덤하게 선택되도록 하고, MD5의 해쉬 함수는-디지털 서명을 생성하기 위하여 비밀 키로 사용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 영상 처리에서도 워터마크 정보를 검출할 수 있으며 비가시성이 우수하다.
멀티미디어 네트워크 시스템의 급속 성장으로 불법적인 복제가 되어진 디지털 콘텐츠가 많이 만들어지고 있다. 디지털 콘텐츠 중 영상정보에 대한 저작권 보호를 위해 워터마크 기법이 사용되어진다. 저작권보호는 영상의 불법복제의 인식이나 소유권 인증을 포함한다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 HVS(human visual system) 특성 및 적응 스케일 계수를 이 용한 이진영상을 워터마크신호로 사용하는 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 원 영상을 3-Level로 웨이블릿 변환을 하여, 기저대역 및 고주파 부대역에 워터마크 정보를 삽입하였다. 저주파에 해당하는 기저대역은 견고성을 고려한 것이고, 고주파 부대역은 인간 시각 시스템과 비가시성을 고려한 것이다. 워터마크 신호에 해당하는 이진 영상은 소유권 보호를 위하여 HVS 및 랜덤치환 기법을 사용하였다. 제안한 워터마킹 방법을 여러 가지 공격에 대한 실험을 한 결과로 비가시성 및 견고성에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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