얼굴 인식을 위한 인상 특성의 Warping 표현과 판별 연구 = Expression of image warping and discrimination for face recognition
저자
발행사항
춘천 : 江原大學校 大學院, 2001
학위논문사항
학위논문(박사)-- 江原大學校 大學院: 컴퓨터과학과 2001. 2
발행연도
2001
작성언어
한국어
주제어
KDC
004.74 판사항(4)
DDC
006.4 판사항(21)
발행국(도시)
강원특별자치도
형태사항
vii, 100, viiip. : 삽도 ; 26 cm .
일반주기명
참고문헌: p. 94-100
소장기관
컴퓨터와 정보통신 기술(技術)의 발달은 21세기 디지털 정보화 사회로 변화하는 산업, 기술, 경영 및 교육 분야의 현장 활용에서 정보상용 권한 인준(認准)을 실시간에 바르게 획득할 수 있는 새로운 도구를 요구한다.
출입자 관리를 위한 정보사용 권한 인준 도구시스템으로 카드 키(card key) 시스템, 스마트 카드(smart card)시스템, 지문 인식 시스템, 정맥 인식 시스템, 영상(映像) 인식 시스템, 장문(掌紋) 시스템. 성문 인식 시스템 등이 있다. 지문 인식 시스템과 같이 제한적 환경을 갖추어야 하는 시스템은 지문을 기기에 접근시켜 사용하므로 사용자가 기기에 대한 거부감을 가질 수 있고, 땀과 같은 수분으로 지문 인식률이 현저히 떨어지는 문제점이 있어, 출입자 관리를 위한 인식 시스템에 효과적으로 활용할 수 있는 시스템은 사람의 얼굴 영상 인식을 통한 방법이라 할 수 있다.
그러나, 인간의 시각으로 얼굴을 인식하는 경우에는 영상에 비추어지는 인상 기존에 경험되어진 지식을 바탕으로 유추하는 학습 과정을 통해 복잡한 환경이나 배경에서도 사람의 얼굴을 찾아내 인식을 하지만, 컴퓨터 시스템 매체에서의 사람 얼굴 인식은 영상 패턴 인식 절차에 의존할 수 밖에 없다는 것이다.
사람을 인상으로부터 인식한다는 것은 컴퓨터시스템 매체에서도 사람의 얼굴 인식을 할 수 있다는 의미이므로, 화상에서 인상 인식을 목적한다면 설치된 현장 화상이 실시간으로 변화되는 순간 인상을 포착하여야 하는데, 접근해 오는 얼굴의 흔들림과 조사 각도, 불규칙한 얼굴의 반사광 밝기 및 그림자와 같은 영상 획득 환경이 수시로 변하는 환경 요소들과 동일한 사람이라도 얼굴에 나타나는 표정에 따라 다양한 표현의 영상이 만들어져 많은 제한 환경을 가지게 된다.
서로 다른 사람의 인상을 구분하기 위해서는 직관적인 인상의 특징을 이루는 구성 요소인 눈썹, 눈, 코 그리고 입의 모양이 서로 다르므로, 이들 요소문제를 실시간 처리되는 출입자 감식 영상에서부터 획득된 영상 선(silhouette)에서 영상 히스토그램(image pixel histogram)의 영상 특징점을 적용해 인상영역을 설정한 후, 추출하고, 이로부터 얼굴 구성 요소인 눈썹, 눈, 코와 입의 특징 점을 인상 인식의 판별 요소로 하였다.
얼굴 인상 판별 인식의 도구로는 ReFAS(Recognition of the FAce reading System)모듈과 IDL(Interactive Data Language) v.5.4[InterSys, 1999], Visual Basic V.5.0[Visual Basic, 1998]으로 구현했다.
이 시스템은 실시간 동영상에서 순간 포착된 얼굴 표정의 화상으로부터 판별된 4개의 변량 요소(눈썹, 눈, 코 그리고 입)를 추출하고, 이를 워핑(war-ping) 하는 시뮬레이션 처리 결과, 얼굴 표정 변화로부터 생성된 영상을 이용하여 인상의 특징을 추출하며, 인상 판별의 주요 요소로 눈과 눈썹인 것을 확인하였다.
We consider today as the turning point form the Industrial Age to the Digital information Age based on the rapid development of computer and information and communication technology, which need to have a new tool for authority of formal approval which is required for industry, skill, management, education in the new digital information society.
There are many security systems for the control of entrance and exit such as card key system, smart card systems, fingerprint control systems, vein recognition systems, image recognition system, retina recognition system, Especially, Face recognition system and fingerprint recognition system are very popular systems for the control of entrance and exit Among them, a fingerprint control system which used the human body as the control of entrance and exit also can tend to be opaque to recognize the system due to dust and sweat by user.
To recognize with human´s eyesight, it is able to recognize and identify a subject of face subsumed with the knowledge, experience, information, but for computer system, it has to rely on complex pattern recognition methods for face detection.
To detect human´s face with computer system is the same as human´s eyesight do.
When the computer system detect human´s facial image, it needs to catch hold of instantaneous image at real times. But there are many limitations to detect human face. Because of environment factors which are able to change such as trembling, an angle brightness of face, reflex, a shadow and effect factors which can be affected by human´s sensitivity like delight, sadness, affection, pleasure.
Automated face recognition is a difficult problem because face images can vary considerably in terms of facial features, facial expressions, eye, nose, mouth, eyebrow. To overcome these kind of problems, we set the facial scope with image pixel histogram from image silhouette which is obtained by discerning image at real times. After the feature extraction, we have applied the facial features to eye, nose, mouth, eyebrow as facial detection elements.
In this test, we have applied ReFAS(Recognition of the FAce reading System) and IDL(Interactive Date Language) v.5.4[InterSys, 1999], Visual Basic v.5.0[Visual Basic, 1998].
We have tried to extract floating factor consisting of several facial features(eye, nose, mouth, eyebrow) from the facial expression which was taken picture of real time image.
and we have identified the result whether face detection works correctly with Warp simulation.
Based on our findings and results, Our system could detect the facial features, using information about the facial images and we have identified eye and eyebrow as a important face recognition factors.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)