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        • KCI등재

          손가락 정렬과 회전에 강인한 비 접촉식 손가락 정맥 인식 연구

          박강령,장영균,강병준,Park, Kang-Ryoung,Jang, Young-Kyoon,Kang, Byung-Jun 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.4

          최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다. With increases in recent security requirements, biometric technology such as fingerprints, faces and iris recognitions have been widely used in many applications including door access control, personal authentication for computers, internet banking, automatic teller machines and border-crossing controls. Finger vein recognition uses the unique patterns of finger veins in order to identify individuals at a high level of accuracy. This paper proposes new device and methods for touchless finger vein recognition. This research presents the following five advantages compared to previous works. First, by using a minimal guiding structure for the finger tip, side and the back of finger, we were able to obtain touchless finger vein images without causing much inconvenience to user. Second, by using a hot mirror, which was slanted at the angle of 45 degrees in front of the camera, we were able to reduce the depth of the capturing device. Consequently, it would be possible to use the device in many applications having size limitations such as mobile phones. Third, we used the holistic texture information of the finger veins based on a LBP (Local Binary Pattern) without needing to extract accurate finger vein regions. By using this method, we were able to reduce the effect of non-uniform illumination including shaded and highly saturated areas. Fourth, we enhanced recognition performance by excluding non-finger vein regions. Fifth, when matching the extracted finger vein code with the enrolled one, by using the bit-shift in both the horizontal and vertical directions, we could reduce the authentic variations caused by the translation and rotation of finger. Experimental results showed that the EER (Equal Error Rate) was 0.07423% and the total processing time was 91.4ms.

        • KCI등재

          동공 움직임, 각막 반사광 및 Kalman Filter 기반 시선 추적에 관한 연구

          박강령,고유진,이의철,Park, Kang-Ryoung,Ko, You-Jin,Lee, Eui-Chul 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.3

          본 연구에서는 모니터, 카메라 및 눈동자 좌표계간의 복잡한 3차원 관계를 고려하지 않고, 동공의 중심 위치와 모니터의 구석에 설치된 적외선 조명에 의한 네 개의 조명 반사광 사이의 관계를 사용하여 2차원적인 변환 방법으로 사용자의 시선 위치를 파악한다. 동공중심과 조명 반사광을 정확하게 추출하고, 이를 통해 계산된 시선 위치 계산의 정확도에 영향을 줄 수 있는 오차 요소들을 보정하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위하여, 동공 중심을 통해 계산된 시선위치와 실제 시선 축이 이루는 카파에러를 초기 1회의 사용자 캘리브레이션을 통해 보정하였다. 또한, 칼만 필터를 기반으로 눈의 급격한 움직임 변화에도 각막 조명 반사광을 안정적으로 추적하여 시선 위치를 정확하게 추적한다. 실험 결과, 제안한 연구방법의 시선 위치 추출 오차는 눈의 급격한 움직임 변화에 상관없이 약 1.0$^\circ$ 를 나타냈다. In this paper, we could simply compute the user's gaze position based on 2D relations between the pupil center and four corneal specular reflections formed by four IR-illuminators attached on each corner of a monitor, without considering the complex 3D relations among the camera, the monitor, and the pupil coordinates. Therefore, the objectives of our paper are to detect the pupil center and four corneal specular reflections exactly and to compensate for error factors which affect the gaze accuracy. In our method, we compensated for the kappa error between the calculated gaze position through the pupil center and actual gaze vector. We performed one time user calibration to compensate when the system started. Also, we robustly detected four corneal specular reflections that were important to calculate gaze position based on Kalman filter irrespective of the abrupt change of eye movement. Experimental results showed that the gaze detection error was about 1.0 degrees though there was the abrupt change of eye movement.

        • KCI등재

          SVM 분류기에 의한 얼굴 특징 식별 시스템

          박강령,김재희,이수연,Park Kang Ryoung,Kim Jaihie,Lee Soo-youn 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.6

          With the five-day workweek system in bank and the increased usage of ATM(Automatic Toller Machine), it is required that the financial crime using stolen credit card should be prevented. Though a CCTV camera is usually installed in near ATM, an intelligent criminal can cheat it disguising himself with sunglass or mask. In this paper, we propose facial feature verification system which can detect whether the user's face can be Identified or not, using image processing algorithm and SVM(Support Vector Machine). Experimental results show that FAR(Error Rate for accepting a disguised man as a non-disguised one) is 1% and FRR(Error Rate for rejecting a normal/non-disguised man as a disguised one) is 2% for training data. In addition, it shows the FAR of 2.5% and the FRR of 1.43% for test data. 금융권의 주 5일제 근무에 따른 무인 현금 인출기의 사용 확대와 함께, 타인의 신용카드를 이용하여 무인 현금 인출기에서 돈을 인출하는 금융 범죄에 대한 원천적인 예방 대책이 필수적으로 요구되고 있다. 특히 무인 현금 인출기 부근에는 감시용 CCTV Camera가 설치되어 있으나, 지능적인 범죄자들은 이러한 사실을 인식하고 선글라스, 마스크 등을 착용하여 이러한 감시 시스템을 피해가고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 무인 현금 인출기에 설치되어 있는 카메라를 통해 입력된 사용자의 얼굴 및 얼굴 특징점을 영상 신호처리 방법과 SVM(Support Vector Machine)으로 분석하여 향후 얼굴이 식별 가능한 경우에만 금융 거래를 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하였다. 실험결과, 학습 데이터에 대해서는 약 1%의 오 인식율과 2%의 오 거부율을 나타냈으며, Test 데이터에 대해서는 약 2.5%의 오 인식율과 1.43%의 오 거부율을 나타냈다.

        • 시선 위치 추적에 관한 연구

          박강령 ( Kang Ryoung Park ) 상명대학교 소프트웨어·미디어연구소 2003 소프트웨어 미디어연구 Vol.2003 No.2

          시선 위치 추적이란 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식등의 방법으로 파악하는 연구이다. 기존에 시선 위치 추적 연구들은 사용자가 모니터 상의한 지점을 쳐다볼 때 발생하는 얼굴의 3차원 위치 및 움직임(회전(rotation) 및 이동 (translation))을 파악하지 않고 입력된 2D 얼굴 영상으로부터 직접 모니터 상의 시선 위치를 계산하는 방식을 취하였다. 이러한 경우 모니터와 사용자 얼굴 사이의 3차원 거리(depth)를 고정시켜야 하고, 제한된 범위의 얼굴 움직임만 허용하여 만일 얼굴의 자연스러운 3차원 움직임이 발생하는 경우에 시선 위치 추출 에러가 증가되며, 또한 시선 위치 추적 시스템에 대해 학습된 제한된 사용자들만이 이용 가능한 문제점이 있었다. 또한 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 두개이상의 카메라를 사용하는 연구가 진행되고 있는데, 이러한 경우 두 대의 카메라 이용으로 시스템 가격이 상승하고, 두 대의 카메라로부터 영상이 입력되므로 영상 입력 속도가 저하되어 전체적으로 시스템 처리 속도가 감소되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단안 카메라 환경에서 사용자 얼굴의 3차원 위치 및 자연스러운 움직임(회전 및 이동)을 추정하고, 이로부터 모니터상의 시선 위치를 파악할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 초기에 사용자로 하여금 모니터상의 미리 알고 있는 3 지점을 쳐다보게 하여 이로부터 얼굴 특징점(양눈, 입의 중심점)의 3차원 위치를 추출한다. 이후 사용자가 모니터상의 한 지점을 쳐다볼 때에 사용자 얼굴의 3차원 회전량 및 이동량을 구함으로써 변화된 얼굴 특징점의 3차원 위치를 계산하고, 이로부터 모니터상의 시선 위치를 추출하게 된다.

        • 온라인 연속 필기 문자 인식에서의 자간 구분에 관한 연구

          박강령 ( Kang Ryoung Park ) 상명대학교 소프트웨어·미디어연구소 2003 소프트웨어 미디어연구 Vol.2003 No.2

          최근 wearable PC에 대한 관심 증대와 함께, PDA와 같은 portable PC에서의 사용자 인터페이스에 관한 연구도 활발히 진행 중이다. 이러한 환경에서는 기존의 desktop PC에서와 같이 키보드를 사용하기 어렵기 때문에, 직접 사용자가 펜을 이용하여 글자를 입력하는 온라인 문자 인식 인터페이스 방식을 많이 이용하고 있다. 일반적으로 연속 필기된 혼합 문자의 인식 시에는, 문자의 끝 및 문자의 종류에 대한 정보를 인식기가 알지 못하므로 모든 경우에 대해 인식 경로가 발생하여 인식도중에 많은 단어 후보들이 발생한다. 본 논문에서는 이와 같이 인식 도중에 발생하는 많은 단어 후보들을 효과적으로 처리하기 위해 이들을 문자가 완성된 후보 그룹과 아직 문자 인식이 진행 중인 후보 그룹으로 나누어 관리하였으며, 5개의 단어선택 속성들을 사용하여 문자가 완성된 후보들 중 가장 높은 확신도를 갖는 후보 단어만을 선택함으로써, 인식 진행 중에 생성될 불필요한 많은 인식 경로를 제거하였다. 속성들을 결합하여 결정 판단을 내리는 과정에서는 본 논문에서 제안하는 가중치 부여 순위 방법(weighted ranking method)에 의해 각 속성들에 가중치를 반영함으로서 보다 우수한 결정 판단 능력을 나타내게 되었다. 실험 결과, 가중치가 부여된 속성 집합을 사용하여 단어 후보를 선택하였을 경우 가중치를 사용하지 않은 경우보다 우수한 인식 성눙을 나타냈다.

        • 얼굴의 3차원 움직임량 추정에 관한 연구

          박강령 ( Kang Ryoung Park ) 상명대학교 소프트웨어·미디어연구소 2003 소프트웨어 미디어연구 Vol.2003 No.2

          얼굴의 3차원 회전 및 이동량을 고가의 장비 없이 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 구하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서의 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터 에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정, 모니터상의 시선 위치 파악 및 model-based image coding등 다양한 응용 분야에서 그 필요성이 증대되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터 (extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기값에 따라 얼굴 움직임을 제대로 추정하지 못하고 발산하는 경우가 종종 발생하며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만필터를 이용하여 급격한 방향 변화를 포함한 얼굴의 3차원 회전 및 이동량을 추정하였다.

        • 현금인출기에서의 얼굴 식별 시스템

          박강령 ( Kang Ryoung Park ) 상명대학교 소프트웨어·미디어연구소 2003 소프트웨어 미디어연구 Vol.2003 No.2

          금융권의 주 5일제 근무에 따른 무인 현금 인출기의 사용 확대와 함께, 타인의 신용카드를 이용하여 무인 현금 인출기에서 돈을 인출하는 금융 범죄에 대한 원천적인 예방 대책이 필수적으로 요구되고 있다. 특히 무인 현금 인출기 부근에는 감시용 CCTV Camera가 설치되어 있으나, 지능적인 범죄자들은 이러한 사실을 인식하고 선글라스, 마스크 등을 착용하여 이러한 감시 시스템을 피해가고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 무인 현금 인출기에 설치되어 있는 카메라를 통해 입력된 사용자의 얼굴 및 얼굴 특징점을 영상 신호처리 방법과 SVM(Support Vector Machine)으로 분석하여 향후 얼굴이 식별 가능한 경우에만 금융 거래를 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하였다. 실험 결과, 학습 데이터에 대해서는 약 1%의 오 인식율과 2%의 오 거부율을 나타냈으며, Test 데이터에 대해서는 약 2.5%의 오 인식율과 1.43%의 오 거부율을 나타냈다. With the five-day workweek system in bank and the increased usage of ATM(Automatic Teller Machine), it is required that the financial crime using stolen credit card should be prevented. Though a CCTV camera is usually installed in near ATM, an intelligent criminal can cheat it disguising himself with sunglass or mask. In this paper, we propose facial feature verification system which can detect whether the user`s face can be identified or not, using image processing algorithm and SVM(Support Vector Machine). Experimental results show that FAR(Error Rate for accepting a disguised man as a non-disguised one) is 1% and FRR(Error Rate for rejecting a normal/non-disguised man as a disguised one) is 2% for training data. In addition, it shows the FAR of 2.5% and the FRR of 1.43% for test data.

        • 실시간 능동 버전 카메라를 이용한 시선 위치 추적 시스템

          박강령(Kang Ryoung Park) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.11·12

          This paper presents a new and practical method based on computer vision for detecting the monitor position where the user is looking. In general, the user tends to move both his face and eyes in order to gaze at certain monitor position. Previous researches use only one wide view camera, which can capture a whole user’s face. In such a case, the image resolution is too low and the fine movements of user’s eye cannot be exactly detected. So, we implement the gaze detection system with dual camera systems(a wide and a narrow view camera). In order to locate the user’s eye position accurately, the narrow view camera has the functionalities of auto focusing and auto panning/tilting baed on the detected 3D facial feature positions from the wide view camera. In addition, we use dual IR-LED illuminators in order to detect facial features and especially eye features. As experimental results, we can implement the real-time gaze detection system and the gaze position accuracy between the computed positions and the real ones is about 3.44cm of RMS error. 이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파약하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 감각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특정점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

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