다중 얼굴 검출을 통한 얼굴 인식 기반 자동출석 시스템 = Automatic Attendance System Using Multiple Face Detection and Recognition
저자
발행사항
서울 : 건국대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 건국대학교 대학원 : 스마트ICT융합공학과 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
45 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 윤경로
UCI식별코드
I804:11004-200000490093
소장기관
Recently, face recognition technology is once again receiving social attention these days when untact technology is required due to the Covid-19. Face recognition technology is being used in a variety of platforms such as airport immigration systems, hospital patient management systems, financial self-authentication systems, criminal suspect detection systems, and personal authentication systems for mobile devices, and is showing its effectiveness.
In the case of face recognition which is commonly used throughout society, recognition of one person is common but when recognizing multiple faces, that is a concern that the accuracy and processing speed are greatly reduced.
In this paper, a frontal face detection method and multiple face recognition of erasing method were proposed and applied to the automatic attendance system. Student attendance is one of the parts that evaluate students in school, and is an important factor that can affect the overall school life and grades of each student. In the existing student attendance method, the method of calling the student's name directly, the method of tagging the student ID with RFID function on the terminal, and the method of authenticating attendance by accessing online are most widely used. However, these methods are inconvenience and can be easily cheated. In the case of the tag method, a student ID must be carried and loss is inconvenient. Until recently, as Covid-19 was prolonged, the form of classes changed a lot. Most schools take classes and exams through online platforms. In this case, online classes are difficult to check attendance because they have to rely on webcam videos connected to laptops. The Automatic Attendance System Using Multiple Face Detection and Recognition proposed in this paper receives videos as input. In this video, it was confirmed through an experiment that the number of frames per second increased as the percentage of people who completed recognition using multiple face recognition of erasing method increased. In addition, by applying the frontal face detection method to images with free face angles, 97.2% accuracy was achieved in images with 36 people.
최근 얼굴인식 기술은 Covid-19의 장기화로 언택트 기술이 요구되는 요즘 다시 한번 사회적 관심을 받고 있다. 얼굴인식 기술은 공항의 출입국 시스템, 병원의 환자 관리 시스템, 금융 분야의 본인인증 시스템, 범죄 용의자 색출 시스템, 모바일 기기의 개인인증 시스템 등 다양한 플랫폼에서 활용되고 있으며 그 효과를 보이고 있다.
사회 전반적으로 흔히 사용되고 있는 얼굴인식의 경우 보통 한 사람에 대한 인식인 경우가 많은데 여러 사람 즉, 다중 얼굴을 인식할 경우에는 정확도와 처리 속도가 크게 떨어질 우려가 있다.
본 논문에서는 정면 얼굴 검출 방법과 소거 방식의 다중 얼굴 인식 방법을 제안하여 자동출석 시스템에 적용하였다. 학생 출석은 학교에서 학생을 평가하는 항목 중 하나이며, 학생 개인의 전반적인 학교 생활이나 성적에도 영향을 줄 수 있는 중요한 요소이다. 기존 학생 출석 방식에는 학생의 이름을 직접 부르는 호명 방식, RFID 기능이 있는 학생증을 단말기에 태그하는 방식, 온라인으로 접속해서 출석 인증을 하는 방식 등이 가장 많이 활용되고 있지만 이러한 방식들은 번거롭고 쉽게 속일 수 있으며, 태그 방식의 경우 학생증을 소지해야 하고 분실의 불편함이 있다.
최근까지도 Covid-19가 장기화 되면서 수업 형태도 많이 달라졌다. 대부분 학교들에서 온라인 플랫폼을 통해 수업을 진행하고 시험을 치른다. 이 경우 온라인 수업 특성상 접속하고 있는 컴퓨터나 노트북에 연결된 웹캠 영상에 의존할 수 밖에 없기 때문에 실제로 출석 여부를 확인하는데 어려움이 크다. 본 논문에서 제안하는 다중 얼굴 검출을 통한 얼굴인식 기반 자동출석 시스템은 다양한 플랫폼을 통해 수업을 진행하는 영상을 입력으로 받아 해당 영상에 존재하는 여러 얼굴들에 대해서 소거 방식의 다중 얼굴인식을 통해 인식이 완료된 사람의 비율이 증가할수록 초당 평균 처리 프레임 수가 증가하는 것을 실험을 통해 확인했고, 얼굴의 각도가 자유로운 영상에서 정면 얼굴 검출 방법을 적용하여 36명이 존재하는 영상에서 97.2%의 정확도를 달성했다.
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