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논문 기본 정보

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저자정보
김초롱 (광운대학교) 정용진 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SD 電子工學會論文誌 第48卷 SD編 第9號
발행연도
2011.9
수록면
22 - 30 (9page)

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최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 ㎒에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
#Super Resolution #Face Hallucination #Face resolution enhancement #Embedded system

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지능형 영상 보안 시스템을 위한 얼굴 영역 초해상도 복원 기술
Ⅲ. 얼굴 영역 초해상도 복원 모듈의 설계 및 검증
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

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1. [학술지(정기간행물)] - 유장희 / 2008 / 지능형 영상보안 기술현황 및 동향 / ETRI 전자통신동향분석 23 (4) : 476 ~ 486 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 박정선 / 2007 / 저해상도 얼굴 영상의 해상도 개선을 위한 영역 기반 복원 방법 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 34 (5) : 476 ~ 486 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 염석원 / 2008 / 포톤 카운팅 선형판별법을 이용한 저해상도 얼굴 영상 인식 / 전자공학회논문지 - SP 45 (6) : 64 ~ 69 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - S.C. Park / 2005 / Super-Resolution Image Reconstruction: A Technical Overview / IEEE Signal Processing Magazine 20 (3) : 425 ~ 434 google schola 5. [학술대회논문] - M.H. Sedky / 2005 / Classification of Smart Video Surveillance Systems for Commercial Applications / Proc. of IEEE AVSS 2005 : 638 ~ 643 google schola

이 논문의 저자 정보

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