선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 얼굴인식 기술의 적용분야 확장과 안정적이며 상품성을 갖춘 응용제품을 개발하기 위해서는 각각의 얼굴 인식 기술에 대한 객관적인 평가와 표준화 과정이 매우 중요하다. 그러므로 본 논문에서는 개발된 제품이 적용될 한국인 얼굴을 대상으로 한 객관성과 범용성을 갖춘 대용량 데이터베이스의 구축 과정을 제시할 것이다.
- 또한, 얼굴인식 기술의 상용화에 필수적인 하드웨어 구현 과정의 일례를 제시한다. 얼굴인식 기술의 적용분야 확장과 안정적이며 상품성을 갖춘 응용제품을 개발하기 위해서는 각각의 얼굴 인식 기술에 대한 객관적인 평가와 표준화 과정이 매우 중요하다.
- 본 논문에서는 생체인식 수단의 하나로서 편리함 친숙함으로 대별되는 얼굴 인식 기술의 적용 사례를 (주)워치비젼의 제품을 중심으로 얼굴 영역 추출, 얼굴 인식 및 검증 기술로 나누어 분석해 볼 것이다. 또한, 얼굴인식 기술의 상용화에 필수적인 하드웨어 구현 과정의 일례를 제시한다.
- 이러한 과정에서 인식 시스템의 성능을 객관적 과학적으로 평가하기 위한 기준이 필요하며 그 기준의 토대로서 사용자와 환경의 변화를 고려한 표준화된 얼굴 데이터베이스의 구축이 절대적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는, 얼굴인식 기술의 각 처리 단계별 중요 문제를 논의하였으며, 하드웨어 구현을 위해 고려해야 할 사항, 그리고 공정한 성능 평가를 위한 얼굴 데이터베이스를 설계, 구축하는 문제 등에 대해 실제적으로 수행되고 있는 각 분야의 연구 성과를 (주)워치비젼의 활동 상황을 중심으로 살펴보았다.
- 배경, 각도, 표정, 액세서리 착용, 연령, 성별, 실내외, 시간에 따른 피부색이나 헤어스타일의 변화 등 얼굴 영상에 변화를 일으킬 수 있는 다양한 요인이 고려되어 설계되어야 한다. 본 절에서는 얼굴 영상에서 발생할 수 있는 가능한 대부분의 변화를 고려하여 현재 (주)워치비젼에서 구축중인 한국인 얼굴 DB의 특성과 활용 가능성을 제시한다. 얼굴 DB에서 고려되는 설계 기준은 그림 6에 예시되어 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.