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부분 얼굴 특징 추출에 기반한 신원 확인 시스템

Identification System Based on Partial Face Feature Extraction

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.2, 2012년, pp.168 - 173  

최선형 (홍익대학교 전자전기공학부) ,  조성원 (홍익대학교 전자전기공학부) ,  정선태 (숭실대학교 정보통신전자공학부)

초록
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본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a new human identification algorithm using partial features of the uncovered portion of face when a person wears a mask. After the face area is detected, the feature is extracted from the eye area above the mask. The identification process is performed by comparing the acquired o...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 마스크를 착용한 변장 이미지에 대하여 얼굴 검출 후 관심영역의 특징점 추출과 데이터 베이스의 매칭을 통해 변장이미지의 신원을 추정하는 방법에 대해 설명하였다. 먼저 아다부스트를 이용한 얼굴 검출을 시행한 후 마스크영역을 제외한 얼굴 상단 영역만을 추출한다.
  • 본 논문에서는 얼굴의 시점변화, 회전과 조명 변화를 다룰 수 있는 특징점을 추출하고자 특징추출 기법 중 하나인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 방법을 적용하여 일부 특징점 만으로도 얼굴인식을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
얼굴 인식 기술이 접목될 수 있는 응용분야에 대해 설명하시오. 얼굴 인식 기술이 접목될 수 있는 응용분야는 신원확인, 무인 감시 시스템, 출입 통제 등 기본적인 보안시스템에서부터 전자상거래 등에서 사용되는 유․무선 보안 산업까지 그 영역이 확대되고 있다[1, 2, 3]. 얼굴 인식 기술은 뛰어난 장점과 광범위한 응용범위를 지닌 반면 몇 가지 문제점을 지니고 있다.
SIFT 알고리즘은 영상의 변환, 크기, 회전, 노이즈 등의 영향에도 무엇을 유지할 수 있는가? SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 영상의 변환, 크기, 회전, 노이즈 등의 영향에도 일정한 특징점 정합성능을 유지한다[4]. 또한 SIFT의 특징점기술자는 스케일 공간상에서 극점을 찾는 알고리즘이다.
얼굴 인식 기술의 단점은? 얼굴 인식 기술은 뛰어난 장점과 광범위한 응용범위를 지닌 반면 몇 가지 문제점을 지니고 있다. 그 중 대표적인 것은 사람의 얼굴은 환경에 의해 얼굴 자체의 가변성이 크다는 것이다. 사용자의 상황에 따라 표정이 변하게 되고, 주위 조명에 의해 많은 영향을 받게 된다. 또한 얼굴 인식을 위해 사용되는 초기 원본 데이터에 원활한 인식을 방해하는 변장이미지가 입력되는 경우에는 인식률이 떨어지는 문제점이 발생한다.
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참고문헌 (6)

  1. R. Chellappa, Charles L. Wilson and S. Sirohey, Human and Machine Recognition of Faces : A Survey, Proceedings of the IEEE, vol. 83, no. 5, pp. 704-740, May, 1995. 

  2. 양재준, 조성원, 정선태, "동공의 반사특징을 이용한 얼굴위조판별 시스템," 한국지능시스템학회논문지, pp. 645-651, vol. 20, no. 5, 2010. 

  3. 김영길, 송영준, 김동우, 안재형, "얼굴 인식을 위한 쌍대각 2DLDA 방법," 한국지능시스템학회논문지, pp. 648-654, vol. 19, no. 5, 2009. 

  4. David G. Lowe, "Distinctive Image Features From Scale-Invariant Keypoints," International Journal of Computer Vision, vol. 60 Issue 2, November 2004. 

  5. FEI Face database http://www.fei.edu.br/-cet/faced...ase.html 

  6. CMU PIE Face database http://www.ri.cmu.edu/research_project_detail.html?project_id418&menu_id261 

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