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얼굴인식을 위해 효과적인 차원축소 방법을 사용한 특징추출
손병준 ( Byungjun Son ),김귀주 ( Kwijoo Kim ),이일병 ( Yillbyung Lee ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1
얼굴 데이터를 사용하는 인식 시스템에서 특징 벡터의 차원은 일반적으로 매우 크다. 패턴인식에서 차원 축소는 중요한 문제로서, 효과적인 얼굴 인식을 위한 특징 벡터의 차원 축소는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 획득된 얼굴 데이터로부터 저 차원의 강건한 특징을 얻기 위하여 웨이블릿을 사용하고, 식별력 있는 특징을 얻기 위하여 direct linear discriminant analysis를 사용하였다. Direct linear discriminant analysis 방법을 사용하기 이전에 웨이블릿을 사용함으로써 계산 복잡도를 줄여줄 뿐만 아니라 식별력을 높여주고 효과적으로 얼굴 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 보여준다. 얼굴의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였으며, 최근접 평균 분류기를 사용함으로써 분류를 위한 시간을 최소화하였다. 본 논문에서 인간의 얼굴인식을 위해 제시한 방법이 얼굴패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
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박지현(Ji-hyun Park),손병준(Byungjun Son),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
현재 연구되고 있는 대부분의 홍채인식 기술은 홍채영역 추출 시, 획득된 눈 영상의 기울기가 일정하다는 가정에 기초하고 있다. 그러나 머리가 일정한 기울기를 가지고 있지 않다면 인식률의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, PCA를 이용하여 분산이 최대가 되는 방향을 구하고 이를 기준으로 홍채데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 다양한 기울기로 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 98.97%의 인식률을 얻어 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
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원현석(Hyunsuk Won),손병준(Byungjun Son),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정확도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.
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김용진 ( Yongjin Kim ),손병준 ( Byungjun Son ),김기진 ( Keejin Kim ),이일병 ( Yillbyung Lee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1
본 논문에서는 저차원의 홍채 특징을 추출하기 위한 방법으로 텍스쳐 분석 기법에서 사용되는 Gabor 필터, Laws 필터 및 Wavelet 변환 및 추가적인 방법으로 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 비교 분석하였다. 실험을 통해 일반적인 평균과 분산을 이용한 텍스쳐 기반 특징 추출 방법의 홍채인식 적용 가능성과, 텍스쳐 기반 특징 추출 방법에 의해 얻어진 1차 특징추출에 대해 추가 과정을 통해 높은 식별력과 낮은 차원을 가지는 특징을 얻을 수 있음을 증명한다.
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김기진(Kijin Kim),손병준(Byungjun Son),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다. 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기 (Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
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정진철(J.C. Jung),고명철(Myoeng-Cheol Ko),손병준(Byungjun Son) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2D
기존의 생체인식 기술들은 노화에 따른 신체부위의 변형으로 인해 인식률 저하를 초래할 수 있으며 인식단계 시 눈과 같은 신체의 민감한 부분을 빛에 노출시키는 등의 불쾌감을 이용자에게 초래할 수 있다. 본 논문에서는 기존 생체인식 시스템이 갖는 이러한 문제들을 보완하기 위해 손가락 정맥영상을 이용한 생체인식 시스템을 제안한다. 손가락 정맥의 경우 인식 절차가 단순하면서도 개인마다 고유한 특징을 충분히 포함하고 있다. 또한 인체 내부에 존재하는 특징으로 인해 외상이나 노화로 인한 변형의 가능성이 적으며 촬영 시 이용자의 거부감이나 불쾌감을 최소화 할 수 있다.
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