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양현모,강진구,림애령,최용식,임동우,김인환,강현욱,신예지,정진우 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.5
This paper proposes a method to identify users by recognizing users' faces from input images and recognizing users based on detected faces. Facial recognition is done through face finding method based on machine learning theory. The proposed system automatically checks attendance by comparing the registered facial photographs existing in the database for each face with clear feature values, and can check the attendance manually if necessary for faces whose characteristic values are unclear. Although the accuracy of the user recognition experiment for the proposed algorithm is not very high, but this paper have successfully recognized it. To solve the accuracy problem, performance analysis was conducted and necessary researches were discussed. 본 논문은 입력 영상으로부터 사용자들의 얼굴을 찾아내고 찾아낸 얼굴을 바탕으로 사용자를 인식해 출석을 확인할 수있는 방법에 대한 연구이다. 우선 기계학습 이론에 기초한 얼굴 찾기 방법을 통해 얼굴인식이 이루어진다. 제안된 시스템은특징 값들이 분명한 각 얼굴에 대해서는 기존 데이터베이스에 존재하는 등록된 얼굴 사진과의 비교를 통해 자동으로 출석체크를 해주고, 특징 값들이 불분명한 얼굴에 대해서는 추후 필요시 수동으로 출석 체크가 가능하도록 미처리 얼굴로 별도분류해준다. 제안한 알고리즘에 대한 사용자 인식 실험 결과 정확도가 매우 높진 않았지만 성공적으로 인식을 하였으며 이에따른 정확도 문제를 개선하기 위해 성능 분석을 진행하여 향후 필요한 연구에 대하여 논하였다.
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스마트 쇼핑 카트를 위한 뒤태 기반 사용자 인식 가능성에 관한 연구
김승주,강진구,림애령,최용식,전기윤,조영원,정진우 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.1
기존에 비전을 이용한 사용자 인식 기법은 사용자 인식의 제약 조건으로 사용자의 전면 모습이 전부 또는 일부가 필요하기때문에 사용자의 후방에서 사용자를 추종하는 스마트 쇼핑 카트에는 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 이와 같은 한계점을극복하기 위해 사용자의 후방에서 뒤태만으로 사용자를 인식할 수 있는 기법을 연구하였다. 본 논문에서는 입력 동영상에서5fps마다 이미지 추출을 하여 CRF as RNN 모델로 배경을 제거, 이미지 이진화(Binarization), 이미지 정규화, 이미지 opening, 이미지 closing, 이미지 정렬 단계를 거쳐 하나의 정제된 이미지를 만든다. 이러한 이미지를 여러 장 합쳐서 하나의 사용자뒤태 에너지 이미지를 얻는다. 이미지 비교 알고리즘은 template matching을 사용하였고 1) 뒤태 기반 사용자 인식 실험 결과평균 일치율 91.9%을 보였고 2) 의상 차이에 따른 뒤태 기반 사용자 인식 비교 실험 결과 평균 일치율 90.7%을 보였고 3) 의상 차이에 따른 단일 사용자 뒤태 에너지 이미지의 변화 수준 비교 실험 결과 평균 일치율 89.1%을 얻을 수 있었다. 이러한실험을 통해 뒤태 에너지 이미지만으로도 어느 정도 사용자 인식이 가능한 것을 확인할 수 있었다
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