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    얼굴 포즈 추정을 이용한 다중 RGB-D 카메라 기반의 2D - 3D 얼굴 인증을 위한 시스템

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    https://www.riss.kr/link?id=A100090923

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 10°이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.
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    현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도...

    현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 10°이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Face recognition is a big challenge in surveillance system since different rotation angles of the face make the difficulty to recognize the face of the same person. This paper proposes a novel method to recognize face with different head poses by using 3D information of the face. Firstly, head pose estimation (estimation of different head pose angles) is accomplished by the POSIT algorithm. Then, 3D face image data is constructed by using head pose estimation. After that, 2D image and the constructed 3D face matching is performed. Face verification is accomplished by using commercial face recognition SDK. Performance evaluation of the proposed method indicates that the error range of head pose estimation is below 10 degree and the matching rate is about 95%.
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    Face recognition is a big challenge in surveillance system since different rotation angles of the face make the difficulty to recognize the face of the same person. This paper proposes a novel method to recognize face with different head poses by usin...

    Face recognition is a big challenge in surveillance system since different rotation angles of the face make the difficulty to recognize the face of the same person. This paper proposes a novel method to recognize face with different head poses by using 3D information of the face. Firstly, head pose estimation (estimation of different head pose angles) is accomplished by the POSIT algorithm. Then, 3D face image data is constructed by using head pose estimation. After that, 2D image and the constructed 3D face matching is performed. Face verification is accomplished by using commercial face recognition SDK. Performance evaluation of the proposed method indicates that the error range of head pose estimation is below 10 degree and the matching rate is about 95%.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • ABSTRACT
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 얼굴 검출 과 얼굴 포즈 추정
    • Ⅲ. 다중 RGB-D 카메라를 이용한 3차원 얼굴 영상 스캔
    • 요약
    • ABSTRACT
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 얼굴 검출 과 얼굴 포즈 추정
    • Ⅲ. 다중 RGB-D 카메라를 이용한 3차원 얼굴 영상 스캔
    • Ⅳ. 실험 및 결과
    • Ⅴ. 결론
    • References
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    참고문헌 (Reference)

    1 Neurotechnology, "VeriLook"

    2 F. Tsalakanidou, "Use of depth and colour Eigenfaces for face recognition" 24 (24): 1427-1435, 2003

    3 J. Tong, "Scanning 3D Full Human Bodies Using Kinect" 18 (18): 643-650, 2012

    4 P. Viola, "Robust Real-Time Face Detection" 57 (57): 137-154, 2004

    5 D.F. Dementhon, "Model-Based Object Pose in 25 Lines of Code" 15 (15): 123-124, 1995

    6 Microsoft, "Kinect for Windows"

    7 Young-sun Lee, "ICT application plan for crime prevention response system" National Information Society Agency 2013

    8 Seong-jun Lee, "Head angle estimation of ststic feature using POSIT algorithm" 528-529, 2013

    9 R. B. Rusu, "Fast Point Feature Histograms(FPFH)for 3D Registration" 3212-3217, 2009

    10 K. Chang, "Face recognition using 2D and 3D facial data" 25-32, 2003

    1 Neurotechnology, "VeriLook"

    2 F. Tsalakanidou, "Use of depth and colour Eigenfaces for face recognition" 24 (24): 1427-1435, 2003

    3 J. Tong, "Scanning 3D Full Human Bodies Using Kinect" 18 (18): 643-650, 2012

    4 P. Viola, "Robust Real-Time Face Detection" 57 (57): 137-154, 2004

    5 D.F. Dementhon, "Model-Based Object Pose in 25 Lines of Code" 15 (15): 123-124, 1995

    6 Microsoft, "Kinect for Windows"

    7 Young-sun Lee, "ICT application plan for crime prevention response system" National Information Society Agency 2013

    8 Seong-jun Lee, "Head angle estimation of ststic feature using POSIT algorithm" 528-529, 2013

    9 R. B. Rusu, "Fast Point Feature Histograms(FPFH)for 3D Registration" 3212-3217, 2009

    10 K. Chang, "Face recognition using 2D and 3D facial data" 25-32, 2003

    11 A.M. Bronstein, "Expression-invariant 3D face recognition" 2688 : 62-70, 2003

    12 Woo-Won Kim, "Estimation of Head Angle and Position from 2D images" 1-3, 2011

    13 K. Aitpayev, "Creation of 3D Human Avatar using Kinect" 1 (1): 3-5, 2012

    14 장석우, "3차원 모델을 사용한애니메이션 캐릭터 얼굴의 합성" 한국컴퓨터정보학회 17 (17): 31-40, 2012

    15 주명호, "3차원 깊이 추정 정보를 이용한 능동적 외양모델 기반 3차원 얼굴 모델 피팅 기법" 한국정보과학회 39 (39): 109-117, 2012

    16 Y. W. Lim, "3-D Reconstruction Using Kinect Sensor and Its Application to a Visualization System, In Systems, Man, and Cybernetics" 3361-3366, 2012

    17 원선희, "2장의 2차원 얼굴영상을 이용한 텍스쳐 생성과 자동적인 3차원 얼굴모델링" 한국정보과학회 15 (15): 705-709, 2009

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    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
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    2005-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2004-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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    2016 0.41 0.41 0.43
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.45 0.4 0.508 0.04
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