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논문 기본 정보

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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제14권 제9호
발행연도
2016.1
수록면
325 - 329 (5page)

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얼굴인증은 다양한 생체인증 중에서 거부감이 적고 변조가 어려워서 각광받고 있다. 얼굴인증의 알고리즘은 어떻게 알고리즘을 만드느냐에 따라서 정확성과 속도에 많은 차이를 가져온다. 눈동자를 추적 및 검출하여 얼굴의 검출 데이터와 함께 데이터를 추출함으로써 오탐률을 개선하고 정확하게 얼굴로 인증을 할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. Cascade를 통해서 얼굴을 검출하고 관심영역으로 지정 후 얼굴 영역을 균등하게 4등분하여 검출되는 객체의 좌표 값을 저장한다. 또한 검출된 눈에서 눈동자를 검출하기 위하여 이진화를 진행하고 Hough 변환을 통해 눈동자를 검출한다. 추출된 눈동자의 중심좌표를 저장하고 계산하여 데이터 매칭을 통해 얼굴 인증을 한다. 눈동자를 추적과 함께 얼굴의 데이터를 계산하여 정확하고 최적화된 얼굴인증 알고리즘을 연구한다.
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Hansung Lee / 2010 / A Survey of Face Recognition Technologies and Standards / Korean Institute Of Information Technology 8(1):33~41 dbpia Youn-Jong Oh / 2006 / An embedded invasion detection system by video data processing in home-network environment / Korea Multimedia Society 1(1):421~424 google schola 권대완 / 2016 / 반려견 관리를 위한 앱의 설계 및 구현 / 한국융합학회논문지 7(2):7~12 dbpia 장경식 / 2010 / 연속 영상에서 강인한 얼굴 및 얼굴 특징 추적 / 한국정보통신학회논문지 14(9):1972~1978 dbpia 문해민 / 2013 / 영상 정규화 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 거리별 얼굴인식 성능 분석 / 정보보호학회논문지 23(4):737~742 dbpia

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