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NTIS 바로가기한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회, 2010 Apr. 23, 2010년, pp.373 - 376
강보경 (군산대학교 컴퓨터공학과) , 배석찬 (군산대학교 컴퓨터공학과)
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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ATM 안면 인식 보안 시스템은 어떤 컴퓨터언어를 사용하여 제작되었는가? | 요즘 현금카드나 신용카드를 훔치고 비밀번호를 알아내 ATM(현금자동지급기)에서 현금을 인출하는 범죄가 늘고 있는데 범인들은 대부분 선글라스, 안경, 마스크, 모자 등으로 얼굴을 가리고 인출을 함으로 은행의 CCTV는 범인색출에 거의 도움이 되지 않는다. 본 논문에서의 영상처리는 모두 Java언어를 사용하였으며 피부색을 사전 추출하는 과정을 거쳐 구현된 분류기능을 이용해 얼굴의 이목구비들의 위치를 인식하도록 한다. 이는 ATM이용자가 선글라스, 안경, 마스크 등으로 얼굴을 가리면 기기에서 애초에 서비스 받는 것을 불가능 하게 하여, 범죄를 예방할 수 있게 한다. | |
얼굴인식은 어떻게 구성되는가? | 얼굴인식은 크게 얼굴 영역 추출, 특징 추출, 결과 통합과정으로 구성되는데 특징을 추출하기 위해 사용할 얼굴 영역 추출과정은 매우 중요하며 전체 인식률과 검출 속도에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 부분에서 HSI, YCrCb같은 색 공간 표현 방식에 기반한 얼굴 영역 추출에 관한 연구가 진행 중이며 이를 이용해 칼라영상에서 피부색 영역을 효과적으로 구분해 얼굴 영역을 효과적으로 추출할 수 있게 한다. | |
Gausiandistribution 피부색 모델의 단점은? | 피부색 영역 추출을 위해 흔히 사용되는 Gausiandistribution 피부색 모델을 이용할 경우 다양한 환경에서의 사진과 다양한 인종에서의 살색영역을 찾아내기가 어렵다. 피부영역을 효과적으로 찾기 위하여 RGB영상을 YCrCb영역으로 변환하였으며 RGB채널 각 값들을 이용하여 YCrCb채널 값들을 구하는 수식은 아래와 같다. |
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