초록 ▼

I. 연구개발의 핵심
본 연구에서는 1)동영상 데이터가 조각나거나 일부 덮어쓰여진 경우에도 범죄를 입증할 수 있는 영상 데이터 복원을 목적으로 하며, 이를 위해 동영상 데이터에서 의미를 가지는 최소단위인 프레임을 추출하여 영상복원 기술을 개발하였고 2)인체측정학적 얼굴비교 절차 마련, 얼굴요소(Facial Landmark)및 얼굴요소 비율의 식별력과 임계치를 확인하여 법과학적인 얼굴측정의 타당성을 검증하였다. 또한, 3)얼굴 포즈각도 추정기법의 개발과 Kinect센서를 이용한 3차원 얼굴모델 생성기법을 이용한 2차원 얼굴영상과

I. 연구개발의 핵심
본 연구에서는 1)동영상 데이터가 조각나거나 일부 덮어쓰여진 경우에도 범죄를 입증할 수 있는 영상 데이터 복원을 목적으로 하며, 이를 위해 동영상 데이터에서 의미를 가지는 최소단위인 프레임을 추출하여 영상복원 기술을 개발하였고 2)인체측정학적 얼굴비교 절차 마련, 얼굴요소(Facial Landmark)및 얼굴요소 비율의 식별력과 임계치를 확인하여 법과학적인 얼굴측정의 타당성을 검증하였다. 또한, 3)얼굴 포즈각도 추정기법의 개발과 Kinect센서를 이용한 3차원 얼굴모델 생성기법을 이용한 2차원 얼굴영상과 3차원 얼굴데이터 매칭기법을 연구하였다.
II. 연구개발의 배경
스마트 폰의 대중화·차량 블랙박스의 보편화 및 임베이드 타입 DVR장치의 확대 등으로 생활 전반에서 동영상 촬영이 대중화되어 동영상 복원관련 감정이 급속히 증가하고 있으나, 기존에 사용하는 복구 Tool(Encase, FanalData, MD tool등)들은 파일시스템 및 시그너처 분석을 통해 동영상을 복원하고 있어 일부가 덮어쓰여지거나, 조각 정보가 파손된 경우 동영상 복원이 거의 불가능하여 사건해결에 큰 난제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 개념의 동영상 복구프로그램 개발이 절실한 실정이다. 또한, 범죄 현장에서 CCTV에 촬영된 범죄자 개인 식별을 그림기반의 단편적인 특징들을 조합하여 비현실적이고 주관적인 판단에 의존하는 문제점이 있고, 한국인에게 적용 가능한 얼굴 인식 기법 개발 및 국과수 DB(2D 및 3D얼굴)를 통한 얼굴분석 시스템 구축이 필요하다.

Abstract ▼

In our society, the number of electronic devices such as mobile phone, black box, CCTV increases very rapidly, so that a lot of people create video at any time. Sometimes they record crime scene, and to witness the video recorded crime is important evidence to investigators. However, criminals delet

In our society, the number of electronic devices such as mobile phone, black box, CCTV increases very rapidly, so that a lot of people create video at any time. Sometimes they record crime scene, and to witness the video recorded crime is important evidence to investigators. However, criminals delete and shatter the video recorded crime scene to hide their crime. In this case, investigators can’t confirm crime by video. In this research, we recover deleting or shattering video from storage media based on frame. Frame means having a minimum unit in the video. So if the video is deleted or shattered or overwritten, we can recover frame slice and connect them by the specification of container file format.
This study confirm the level of reliability when a factor and proportion on a face being used in anthropometry. Images of Koreans and foreigners is collected for the research, and one pair of image of same person is used. With the test, the greatest rating scale and comparison factor, facial points' rearrangement before and after, the rate of recognition for koreans and foreigners and also the proportion of the top 1%, 5% and 10%. For the comparison factor, facial proportion 12, facial proportion 47:H-Stdev 47 Seq, facial proportion 59:H-Stdev 59 Seq shows the greatest result. And for the rating scale mean absolute differences of difference of absolute values between vectors and Euclidean distance between vectors are the best. Facial points’ rearrangement shows better result more than non-rearrangement and the result is explained with basically 10.7%~20.3% better performance and at most 19.8%~44.5% better one. There were differences between results of koreans and foreigners, but it doesn't mean one is always better than the other.

목차 Contents

• 연구사업 최종보고서 ... 1
• 성과요약문 ... 2
• Summary ... 4
• 목차 ... 5
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 7
• 제1절 연구개발과제의 목표 ... 7
• 제2절 연구개발과제의 필요성 ... 7
• 제2장 연구개발과제의 국내.외 연구개발 현황 ... 10
• 제1절 국내 관련 연구 현황 ... 10
• 제2절 국외 연구 현황 ... 12
• 제3장 연구개발과제의 연구수행 내용 및 결과 ... 18
• 제1절 코덱 규격 및 파일 포맷을 활용한 동영상 복원 연구 ... 18
• 제2절 인체측정학적 얼굴 비교를 이용한 두 샘플 개체의 판별 가능성 연구 ... 38
• 제3절 통계적 분석을 통한 얼굴동일성 감정에 관한 연구 ... 58
• 제4절 2차원 얼굴 영상과 3차원 얼굴 데이터의 매칭 기법 연구 ... 66
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 105
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 106
• 제1절 활용성과 ... 106
• 제2절 활용계획 ... 107
• 제6장 참고문헌 ... 108
• 제7장 첨부서류 ... 110