현재 지문인식, 얼굴인식 등 다양한 보안기술들이 개발되고 있다. 하지만 많은 기술들이 개발되었음에도 불구하고 기술들을 접목시킨 분야가 상당히 제한적이다. 특히 기존에 디지털 방식의 시스템에 현대 보안기술들을 접목시키기는 쉽지만, 아날로그 방식을 사용하던 시스템에서 디지털 방식의 새로운 기술을 도입하기엔 많은 어려움이 있다. 하지만 그 시스템이 널리 사용될 수 있다면 아날로그 시스템을 디지털 시스템으로 바꿀만한 충분한 가치가 있다. 그렇기 때문에 선택한 주제가 전자출결 시스템이다. 본 논문은 라즈베리파이를 활용하여 출입문에 카메라를 설치하여 얼굴 감지를 위한 Haar-like feature방식의 트레이닝과, 주성분 분석(PCA)방식 중의 Eigenface 방식의 얼굴인식으로 실시간 얼굴인식을 수행하여 출결을 수행한다. 출결 된 데이터들은 무선통신을 활용하여 스마트폰으로 전송하고 스마트폰에선 그 정보들을 받고 관리할 수 있는 관자용 어플리케이션 제작까지 완료하였다.
현재 지문인식, 얼굴인식 등 다양한 보안기술들이 개발되고 있다. 하지만 많은 기술들이 개발되었음에도 불구하고 기술들을 접목시킨 분야가 상당히 제한적이다. 특히 기존에 디지털 방식의 시스템에 현대 보안기술들을 접목시키기는 쉽지만, 아날로그 방식을 사용하던 시스템에서 디지털 방식의 새로운 기술을 도입하기엔 많은 어려움이 있다. 하지만 그 시스템이 널리 사용될 수 있다면 아날로그 시스템을 디지털 시스템으로 바꿀만한 충분한 가치가 있다. 그렇기 때문에 선택한 주제가 전자출결 시스템이다. 본 논문은 라즈베리파이를 활용하여 출입문에 카메라를 설치하여 얼굴 감지를 위한 Haar-like feature방식의 트레이닝과, 주성분 분석(PCA)방식 중의 Eigenface 방식의 얼굴인식으로 실시간 얼굴인식을 수행하여 출결을 수행한다. 출결 된 데이터들은 무선통신을 활용하여 스마트폰으로 전송하고 스마트폰에선 그 정보들을 받고 관리할 수 있는 관자용 어플리케이션 제작까지 완료하였다.
Currently, various security technologies such as fingerprint recognition and face recognition are being developed. However, although many technologies have been developed, the field of incorporating technologies is quite limited. In particular, it is easy to adapt modern security technologies into e...
Currently, various security technologies such as fingerprint recognition and face recognition are being developed. However, although many technologies have been developed, the field of incorporating technologies is quite limited. In particular, it is easy to adapt modern security technologies into existing digital systems, but it is difficult to introduce new digital technologies in systems using analog systems. However, if the system can be widely used, it is worth replacing the analog system with the digital system. Therefore, the selected topic is the electronic attendance system. In this paper, a camera is installed to a door to perform a Haar-like feature training for face detecting and real-time face recognition with a Eigenface in principal component analysis(PCA) based face recognition using raspberry pi. The collected data was transmitted to the smartphone using wireless communication, and the application for the viewer who can receive and manage the information on the smartphone was completed.
Currently, various security technologies such as fingerprint recognition and face recognition are being developed. However, although many technologies have been developed, the field of incorporating technologies is quite limited. In particular, it is easy to adapt modern security technologies into existing digital systems, but it is difficult to introduce new digital technologies in systems using analog systems. However, if the system can be widely used, it is worth replacing the analog system with the digital system. Therefore, the selected topic is the electronic attendance system. In this paper, a camera is installed to a door to perform a Haar-like feature training for face detecting and real-time face recognition with a Eigenface in principal component analysis(PCA) based face recognition using raspberry pi. The collected data was transmitted to the smartphone using wireless communication, and the application for the viewer who can receive and manage the information on the smartphone was completed.
따라서, 본 연구는 출석의 편리함과 정확성을 높이기 위해서 PCA를 활용하여 얼굴인식을 한 후 그 데이터를 통해 출석을 하게 되도록 하였다. 생체정보인 얼굴인식은 고유의 개인데이터이기 때문에 출석을 할 때 타인이 대신 출석하거나 동명이인 등 부적절한 방법의 출석이나 출석의 오류를 잡을 수 있을 것이다.
제안 방법
우린 그중 하나로 전자출결 어플리케이션에 얼굴인식을 접목시켜 출입문에 장비를 설치하고 인식하여 정보를 받아오는 시스템을 구축하였다. 본 논문에서는 PCA를 이용하여 얼굴인식하고 얼굴인식을 활용하여 전자출결 출석부 어플리케이션을 개발하여 편리한 출석을 할 수 있도록 하였다.
대상 데이터
7명의 실험자를 통해서 데이터를 수집하였다. 데이터 수집은 공과대학 강의실에서 이루어졌으며 정면 사진 2장, 위와 아래를 본 사진 1장씩, 왼쪽과 오른쪽 방향을 본 사진 2장씩, 왼쪽과 오른쪽으로 얼굴이 기운 사진 1장 씩 총 10장의 데이터를 수집하였다(그림 2). 얼굴인식을 하기 위해서 흑백 이미지 100×100 픽셀 사이즈로 저장하였다.
데이터 수집을 위해서 계명대학교 전자공학과 학생들 7명을 대상으로 실험을 했다. 7명의 실험자를 통해서 데이터를 수집하였다.
이론/모형
가장 큰 방향벡터에 수직하며 다음으로 큰 방향벡터를 찾아 그 데이터들이 가지는 성분들의 특성을 알아내는 방법이다. 그 중에서도 얼굴 정보를 구분하기 위해서 Eigenface를 사용하였다.[5]
수집된 7명의 데이터와 Haar-like features방식의 얼굴 감지로 실시간으로 일치하는 얼굴이 있는지 비교를 하고 얼굴을 인식하기 위해서 주성분 분석(PCA)(Jolliffe)[4]을 사용하였다. 본 논문에서 사용한 PCA 방식은 2차원 좌표평면에 n개의 점 데이터(x1, y1),(x2, y2),,,, (xn, yn)들이 좌표상에 나타나 있을 때 특정 방향으로 데이터들의 분산이 가장 큰 방향벡터를 의미한다.
효율적인 객체 감지법으로 자주 사용되는 Haar-like features 방식(Viola–Jones)[3]을 적용하여 얼굴의 영역에서 밝게 나타나는 픽셀 값과 어둡게 나타나는 픽셀값을 사용하여 특성을 만들고 얼굴을 감지하였다. 감지된 데이터들은 트레이닝 과정을 거쳐 얼굴 비교에 사용될 데이터로 저장시킨다.
성능/효과
생체정보인 얼굴인식은 고유의 개인데이터이기 때문에 출석을 할 때 타인이 대신 출석하거나 동명이인 등 부적절한 방법의 출석이나 출석의 오류를 잡을 수 있을 것이다. 또한 출석을 함으로써 소요되는 시간을 줄이고 일일이 체크하는 불편함을 줄일 수 있다. 라즈베리파이와 스마트 폰은 블루투스로 연동하여 데이터를 전송하기 때문에 데이터의 전송률은 정확하게 이루어진다.
또한 출석을 함으로써 소요되는 시간을 줄이고 일일이 체크하는 불편함을 줄일 수 있다. 라즈베리파이와 스마트 폰은 블루투스로 연동하여 데이터를 전송하기 때문에 데이터의 전송률은 정확하게 이루어진다. 향후 연구를 통해 사용자의 생체데이터가 기기에 저장되어 있다면 개인정보가 유출될 문제가 있기 때문에 데이터를 클라우드를 이용하여 암호화하여 저장하여 데이터 보호를 할 것이다.
후속연구
따라서, 본 연구는 출석의 편리함과 정확성을 높이기 위해서 PCA를 활용하여 얼굴인식을 한 후 그 데이터를 통해 출석을 하게 되도록 하였다. 생체정보인 얼굴인식은 고유의 개인데이터이기 때문에 출석을 할 때 타인이 대신 출석하거나 동명이인 등 부적절한 방법의 출석이나 출석의 오류를 잡을 수 있을 것이다. 또한 출석을 함으로써 소요되는 시간을 줄이고 일일이 체크하는 불편함을 줄일 수 있다.
라즈베리파이와 스마트 폰은 블루투스로 연동하여 데이터를 전송하기 때문에 데이터의 전송률은 정확하게 이루어진다. 향후 연구를 통해 사용자의 생체데이터가 기기에 저장되어 있다면 개인정보가 유출될 문제가 있기 때문에 데이터를 클라우드를 이용하여 암호화하여 저장하여 데이터 보호를 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
출석을 대체하는 어플리케이션이 개발된 배경은 무엇인가?
이러한 경우를 비롯하여 실생활의 다양한 분야에서 스마트폰이 사용되고 있다. 학교에선 불과 몇 년 전까지만 해도 볼펜과 종이를 사용하여 학생들의 이름을 하나하나 부르며 출석체크를 하였다. 출석체크를 하는데 소요되는 시간, 동명이인 등의 비효율적인 부분을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 보완하기 위해서 출석을 대체하는 어플리케이션이 개발되었다.
얼굴인식이란 어떤 기술을 말하는가?
얼굴인식이란 최근 떠오르는 보안기술로 개개인의 생김새, 머리카락, 눈의 색상, 눈, 코, 입의 위치 등을 분석하여 얼굴의 특징을 알아내는 기술을 말한다. 얼굴인식은 분실이나 복제될 가능성이 없다는 점에서 주목을 받고 있다.
얼굴인식은 어떤 문제를 해결하고자 도입됐는가?
이러한 문제점들을 보완하기 위해서 출석을 대체하는 어플리케이션이 개발되었다. 처음엔 혁신적인 어플리케이션으로 주목받아 그 편리함이 증명되었지만 통신오류, 스마트폰 없이는 출석이 불가, 별도의 출석체크 시간을 할애해야 한다는 점 등에서 전자출결 어플리케이션의 허점이 발생하는 것이 다반사였다.[1] 이러한 문제를 해결하고자 도입한 기술이 얼굴인식이다.
Viola, Jones, "Robust Real-time Object Detection" in IJCV, 2001, p1-3.
Jolliffe I.T, "Principal Component Analysis, Series" in Springer Series in Statistics, XXIX 487, 2012., p.28
Joong-Jo Park, Kyoung-Min Kim, "Face recognition using Eigenface" in Journal of the korea Institute of Signal Processing and Systems, v2, no2, 2001, pp.1-6
Kim Sang Hyung, "Do it! Android Programming complete guide", Seoul, Easyspublishing, 2016
Bull Phillis(2013), "Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide", Addison-Wesley Professional, 2015
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