초록 ▼

주요기능 및 성능으로는 카메라에 잡힌 영상을 입력받아 실물과 사진판별, 조명 보정, 얼굴 검출, 눈 검출, 이목구비 가시화 여부 판별 등이 있다. 이 기술은 눈, 코, 입과 얼굴 윤곽선 정보를 해석하여 모자, 스카프, 선글라스, 마스크 등 인위적으로 은폐, 위장된 고객의 얼굴을 판별한다. ATM기를 이용하는 고객 중에는 타인의 카드를 이용한 범죄행위를 하는 경우가 있다. 기존에는 CCTV Camera를 이용한 단순 녹화를 하기 때문에 즉각적인 대처가 아닌 사후처리 용으로 사용하고 있다. 또한 대상 인물이 의도적으로 얼굴을 가리거나

주요기능 및 성능으로는 카메라에 잡힌 영상을 입력받아 실물과 사진판별, 조명 보정, 얼굴 검출, 눈 검출, 이목구비 가시화 여부 판별 등이 있다. 이 기술은 눈, 코, 입과 얼굴 윤곽선 정보를 해석하여 모자, 스카프, 선글라스, 마스크 등 인위적으로 은폐, 위장된 고객의 얼굴을 판별한다. ATM기를 이용하는 고객 중에는 타인의 카드를 이용한 범죄행위를 하는 경우가 있다. 기존에는 CCTV Camera를 이용한 단순 녹화를 하기 때문에 즉각적인 대처가 아닌 사후처리 용으로 사용하고 있다. 또한 대상 인물이 의도적으로 얼굴을 가리거나 카메라를 응시하지 않았을 경우에는 신원을 확인하는데 별다른 기여를 하지 못하는 실정이다. 이에 본 과제에서는 ATM기에 접근하는 고객의 얼굴을 탐지하여 이목구비의 가시화 여부를 판별하고 금융거래 허용여부를 제어함으로써 타인의 카드를 도용한 악의적인 접근을 사전에 방지하는 기술을 개발하였다. 또한 이 기술을 개발함으로써 기존에 설치되어 있는 DVR 시스템이 양질의 정면 얼굴 영상을 획득할 수 있도록 도와줌으로써 오프라인 사진판독이 필요한 수사기관에 많은 기여를 하리라 예상된다.

Abstract ▼

The core of this study are to distinguish the live by the captured image from the storaged image, enhance the lighting problem, detect face & eyes and clarify the face’s characteristics for the face recognition. Those kind of technologies are to analyze eyes, nose, mouth, and the contour of one’s fa

The core of this study are to distinguish the live by the captured image from the storaged image, enhance the lighting problem, detect face & eyes and clarify the face’s characteristics for the face recognition. Those kind of technologies are to analyze eyes, nose, mouth, and the contour of one’s face and then pick the person who try to hidden their face by hat, scarf, sunglasses and mask. Sometimes the crime is happened like someone uses another´s private card by stealth. But current CCTV system is just recording the crime scene and handle it later not treat it immediately. Besides it is really hard to validate the crime when the person hide his/her face or did not see the camera knowingly. Therefore the study shows that the solution will be contributed to reduce an ATM crime and improve the procedure of crime scene investigation by providing well saved one’s frontal face image.

목차 Contents

• 표지 ...1
• 제출문 ...3
• 요약문 ...4
• SUMMARY ...6
• CONTENTS ...8
• 목차 ...12
• 제1장 서론 ...16
• 제1절 기술개발의 개요 ...16
• 1. 기술개발의 필요성 ...16
• 2. 국내외 관련기술의 현황 ...17
• 3. 기술개발의 시정성 및 파급효과 ...18
• 제2장 안면인식기술 ...19
• 제1절 기술개발 개요 및 시스템 구성 ...19
• 1. 기술개발 개요 ...19
• 2. 시스템 구성 ...19
• 가. 시스템 기능 요약 ...19
• 나. 시스템 구성도 ...20
• 제2절 기술개발 내용 ...21
• 1. 영상획득 및 입력영상 화질개선기술 ...21
• 가. 영상 획득 ...21
• 나. 역광 보정 ...22
• (1) 광역 역광 보정(Wide Dynamic Range) ...23
• (2) 멀티 스케일 레트닉스(Multi Scale Retinex) ...24
• 다. 빛 반사 보정 ...25
• 라. 측면 조명 보정 ...26
• 마. 색상 보정 ...26
• 2. 얼굴 검출 ...30
• 가. 얼굴 검출 ...30
• (1) 후보영역탐색 및 후보얼굴검출 ...30
• (가) 움직임 검출 ( Motion Detection )...31
• (나) 살색 검출 ( Skin Detection )...31
• (다) 조명변화에 강인한 피부 영역 검출 방법 ...33
• (2) 눈 검출 ...38
• (가) 눈 검출 ...38
• (나) 동공 미세보정 ...47
• (3) 얼굴 검증 ...49
• (가) Edge Non-Face Filter ...49
• (나) Skin Non-Face Filter ...49
• (다) Symmetric Non-Face Filter ...49
• (라) Template Non-Face Filter ...49
• (마) BlockFeature Filter ...49
• (바) K-Mean Clustering ...50
• (사) Top 100 ...51
• (아) Run-Time Multi-Threshold Training ...51
• (자) 수염에 강건한 얼굴 검증 ...52
• 나. AdaBoost를 이용한 얼굴검출 ...52
• (1) AdaBoost( Adaptive Boost Learning Filter ) Algorithm...53
• (2) MMF( Multiple Mean Faces ) Algorithm...60
• 다. 얼굴검출을 위한 점진적 학습법 ...60
• 3. 안면 특징 추출 ...63
• 가. 형판을 이용한 안면 특징 추출 ...63
• 나. 얼굴의 기하학적 분석과 유사도 비교를 이용한 얼굴영역검출 ...68
• 4. 안면 가시화 여부 판별 ...77
• 가. 안면 확인 ...77
• 나. 템플릿 매칭( Template Matching )...78
• 다. Eigenface를 이용한 안면 가시화 여부 판별 ...80
• 라. 유사도 측정( Similarity Measurement )...85
• (1) L1 ...85
• (2) L2 Euclidean Distance...85
• (3) L1 vs. L2 ...85
• (4) Cosine ...86
• (5) Correlation ...86
• 마. 임계 값 결정( Threshold )...87
• (1) 임계 값 학습 ( Threshold Training )...87
• (2) 자동 임계 값 조절 ( Auto Threshold )...87
• 5. 사진/사람 판별 ...89
• 제3장 ATM 인터페이스 ...94
• 제1절 안면확인 모듈 제작 ...94
• 1. 안면확인 시스템 구성 ...94
• 가. 하드웨어 구성 ...94
• 나. 소프트웨어 구성 ...95
• (1) 모듈 설명 ...95
• (2) 기능 설명 ...95
• 다. ATM 모듈과의 인터페이스 ...95
• (1) RS232 ...95
• 제4장 실험 결과 ...105
• 제1절 피부영역 검출 ...105
• 제2절 얼굴 검출 ...106
• 제3절 눈 검출 ...109
• 제4절 안면 가시화 여부 판별 ...111
• 제5장 결론 ...114
• 제1절 기술개발 결과 ...114
• 1. 기술 개발 요약 ...114
• 2. 기술 개발 결과 ...114
• 제2절 활용에 대한 건의 ...114
• 1. 활용 방안 및 건의 사항 ...114
• 참고문헌 ...116
• 부록 ...121