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얼굴 분석과 유사도 비교를 이용한 사용자 인증 시스템
A User Authentication System Using Face Analysis and Similarity Comparison 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.8 no.11, 2005년, pp.1439 - 1448  

류동엽 (숭실대학교 대학원 컴퓨터학과) ,  임영환 (숭실대학교 미디어학과) ,  윤선희 (미림 전산고등학교) ,  서정민 (한경대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  이창훈 (국립 한경대학교 컴퓨터공학과) ,  이근수 (한경대학교 컴퓨터공학과) ,  이상문 (국립 충주대학교 전산학과)

초록
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본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, after similarity of color information in above toro and geometry position analysis of important characteristic information in face and abstraction object that is inputted detects face area using comparison, describe about method to do user certification using ratio information and hai...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 기존 연구 방법의 문제점들을 해결하기 위해서 본 연구에서는 우선 피부색 영역을 추출하고, 피부색 영역 내에서 정확한 얼굴임을 검증하기 위해서 잡음부분을 제거하고 타당한 얼굴 영역임을 확인하기 위해서 얼굴의 특징으로 분리한 눈썹, 눈, 입술과 얼굴의 윤곽선을 이용하여 추출된 각 객체들 사이의 크기나 위치 등의 비율적인 특성을 계산하게 된다. 이렇게 추출된 비율적 특성을 일반적 얼굴의 유사도 비교를 통해서 최종적으로 얼굴 영역임을 확인하고 검출하는 방법을 사용하였다.

가설 설정

  • 얼굴의 기울어짐은 최초 학습된 DB의 이미지에 대비하여 좌우로의 기울어짐이 15도 이내로 가정한다.
  • 크기를 계산하였다. 입력 영상제한 조건에 만족하는 영상이 들어왔을 경우 일반적인 사람 눈동자의 크기는 약 0.12-0.16 의 범위에 포함되기 때문에 약간의 오차를 고려하여 0.10〜0.18의 범위 안에 들어오는 값을 정상적인 눈동자의 크기로 간주하고 이값을 넘어가는 범위는 잘못 계산된 눈동자로 가정하여 정상적으로 검출된 눈의 값을 사용했다. 이차원 평면 좌표계에서 각 객체들의 크기나 거리를 계산하기 위해서 일반적으로 가장 많이 쓰이는 유클리디안거리 (Euclidean distance)를 이용하였으며 계산식은 (15)와 같다.
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