사용자 인증을 위한 얼굴 인식 기술

사용자 인증을 위한 얼굴 인식 기술 2005. 6. 23. 생체인식칩셋연구팀 정보보호연구단 정보보호기반그룹

전체 목차 목차 • 연구 개요 • 얼굴 인식 개요 • 얼굴 인식 시스템 구조 • 얼굴 검출 기술 • 얼굴 인식 기술 • 얼굴 인식 시스템 성능 • 개발된 기술의 구성 및 활용 방안 • 얼굴 인식 응용 제품

1. 연구 개요 (1/2) 연구의 목적 얼굴 인식은 인간에게 친숙하고, 비 강제성을 지님 일반 저가형 PC카메라를 이용한 얼굴 인증 소프트웨어 개발 배경이나 조명에 강인한 얼굴 검출 및 인증 소프트웨어 개발 연구의 중요성 국내외 생체인식 표준에 준하는 얼굴 인식 설계 기술 확보 다중 생체인식 시스템 개발을 위한 기반 기술 확보 국내 기술 개발로 수입 대체 효과

1. 연구 개요 (2/2) 연구의 내용 및 범위 얼굴 검출 기술 개발 얼굴 인식 기술 개발 얼굴 인식 시스템 설계 및 구현 연구 결과 눈 정보 기반의 회전 불변 얼굴 검출 기술 SVM 기반의 얼굴 영역 검증 기술 PCA와 SVM을 이용한 얼굴 인식 기술

2. 얼굴 인식 개요 (1/2) 얼굴 영상 입력 얼굴 검출 단계 얼굴 구성 요소 추출 (눈, 코, 입 등) 전처리 (회전, 조명 보정 등) 특징 추출 단계 특징 추출 인 식 등 록 얼굴 DB

2. 얼굴 인식 개요 (2/2) 얼굴 인식의 연구 방법 • 전체적인(Holistic) 접근 방법 • 패턴의 전역적인 특성을 고려 • 고유 얼굴(Eigenface) : Turk 등이 제안 • 형판 정합 기반(Template matching-based) 방식 • 분석적인(Analytic) 접근 방법 • 기하학적 특징 추출에 기반 • 빠른 인식 속도, 적은 메모리 요구 • 특징점 선택과 추출의 어려움

3. 얼굴 인식 시스템 구조 등 록 SVM DB 얼굴 검출 및 얼굴 검증 SVM 얼굴 인증기 학습 SVM 얼굴 인증기 저장 등록 얼굴 영상들 전처리 및 특징 추출 ED DB ED 얼굴 인증기 학습 ED 얼굴 인증기 저장 인 증 전처리 및 특징 추출 얼굴 검출 및 얼굴 검증 인증 얼굴 영상1 SVM 얼굴 인증 통합 인증 Yes No 인증 얼굴 영상2 전처리 및 특징 추출 얼굴 검출 및 얼굴 검증 ED 얼굴 인증 전처리 및 특징 추출 얼굴 검출 및 얼굴 검증 인증 얼굴 영상3

4. 얼굴 검출 기술 (1/5) 입력 영상 컬러 기반 얼굴 영역 검출 에지 기반 눈 영역 검출 얼굴 영역 정규화 SVM 기반 얼굴 영역 검증 NO YES 얼굴 검출

4. 얼굴 검출 기술 (2/5) 특징 결합 얼굴 검출 기술 컬러 기반 얼굴 영역 검출 기술 에지 기반 눈 영역 검출 기술 SVM 기반 얼굴 영역 검증 기술 에지 기반 눈 영역 검출 기술 컬러 기반 얼굴 영역 검출 기술 컬러 기반 얼굴 영역 검출 기술 에지 기반 눈 영역 검출 기술

4. 얼굴 검출 기술 (3/5) 컬러 기반 얼굴 영역 검출 얼굴의 피부색 정보를 이용하여 검출 샘플 영상의 YCbCr 정보를 이용하여 얼굴 살색 필터 생성 영상에 따라 최적의 컬러 분포 추출 추출된 컬러 정보를 이용한 얼굴 영역 재추출

4. 얼굴 검출 기술 (4/5) 에지 기반 눈 영역 검출 명암 정보를 이용하여 눈 영역 검출 에지 검출 후, 임계치를 이용 이치화하면 눈 영역이 고립되어 나타남 고립 영역을 분석하여 눈 영역 분리 일반적인 경우 쉽게 눈 영역의 분리가 가능하나 다양한 헤어스타일의 여자나 안경 등에 의해 오류 발생

4. 얼굴 검출 기술 (5/5) SVM 기반 얼굴 영역 검증 두 눈을 이용하여 얼굴 영역 정규화 및 매스킹 SVM을 이용한 얼굴 영역 검증 SVM 얼굴 영역 검증기를 사용함으로써 잘못된 얼굴 영역의 검출이 상당히 줄어듬 (1% 미만)

5. 얼굴 인식 기술 (1/3) Geometric Normalization Photometric Normalization Feature Extraction (PCA) Fusion (SVM, ED) Recognition

5. 얼굴 인식 기술 (2/3) Feature Extraction 얼굴 영상을 최대한 잘 표현할 수 있는 새로운 벡터 좌표계 (Face Space)를 생성하는 방법 얼굴 영상이 입력되면 Face Space 좌표계에 사상되어 하나의 벡터를 형성하게 되고, 이 벡터는 입력된 얼굴을 나타내는 Feature Vector로 사용됨 Classifier 인증시 3장의 영상을 입력 받아 PCA 계수 추출 SVM과 Euclidian Distance를 이용한 인증 통합 인증 : 3개의 SVM 인증 결과와 3개의 ED 인증 결과를 통합

5. 얼굴 인식 기술 (3/3) 얼굴 인증 시스템

6. 얼굴 인식 시스템 성능 성능 평가 DB 조명과 얼굴 크기를 다양하게 촬영 50명 각 20장 (50명*20장=1,000장) 주로 사무실 혹은 실험실 배경 성능 평가 결과 • 얼굴 영상 추출율 • 92% 이상 • 얼굴 영역 검증율 • 99% 이상 • 얼굴 인증율 - Equal Error Rate : 93% 이상

7. 개발된 기술의 구성 및 활용 방안 사용자 인증을 위한 얼굴 인식 신분 증명 : 여권, 주민등록증 금융/보건 : ATM/CD, 전자상거래 임베디드 시스템 : 핸드폰, PDA 비 강제성 인간에게 친숙 1 2 3 얼굴 영역 검출 얼굴 영역 검증 얼굴 인증 눈 정보를 이용한 얼굴 구성 요소 추출 기술 SVM 기반의 얼굴 영역 검증 기술 PCA 및 SVM을 이용한 통합 얼굴 인증 기술

8. 얼굴 인식 응용 제품 응용 제품군 관련 기술 특징 기술 수준 각종 신분증 조회 (신용카드, 여권) 노화 인식, 얼굴 인식 영상 품질 양호 (조명, 포즈) 상용화 수준 인식율 95% 접근제어 시스템 (ATM/CD, 출입통제) 얼굴 검출, 얼굴 인식 동영상 이용 실용화 초기 단계 공공장소 감시 (테러범 감시) 얼굴 검출, 경보 시스템, 카메라 자동 작동기술 동용상 이용, 작은 얼굴 영상 기초 연구 단계 범죄자 사진 조회 대용량 DB 구축, 노화 인식 여러 각도의 얼굴 인식, 영상 품질 양호 신분 조회 기술 수준과 유사 차량 도난 방지 및 졸음 방지 얼굴 검출, 얼굴 인식 동영상 이용 실용화 노력 단계 스크린 세이버 (개인 사용자 인증) 얼굴 검출, 얼굴 인식 동영상 이용, 사무실 환경 실용화 초기 단계

Q & A 감사합니다.

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