A Curvature-Based 3D Face Recognition Methods using Feature Extraction
- Abstract
- 생체인식 기술 중 얼굴 인식은 가장 다루기 어려운 분야 중 하나이다. 최근, 3D 얼굴데이터를 사용하여 인증하기 위한 효율적인 방법을 제공하는 기술들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 얼굴의 부분적 제거와 코의 지역적 특징에 기반한 두 가지의 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 완전한 자동적 곡률 기반 3D 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 얼굴의 표현과 형태의 다양성, 생체적 특징의 안전한 저장에 대하여 강인성을 제공한다. 특히, 코의 생체학적 특징인 가장 안정적이고 큰 변화없이 유지된다는 점과 쉽게 훔치거나 잃어버리기 어렵고 편리하게 이용할 수 있다는 장점을 활용한다. 이에 본 논문에서는 사람의 신체 중 코를 이용하여 코의 정점과 전체 영역을 위치화하여 구성되도록 초점을 맞춘다. 하지만, 생체적 특징 때문에 생체 인식 시스템의 사용은 보안과 프라이버시에 관한 두 가지의 이슈를 고려하여야 한다. 따라서, 템플릿 보호 기술들은 이러한 문제들을 해결하기 위해 생체인식에 암호학을 결합한 형태를 제안한다. 추출된 샘플들을 직접적으로 저장하지 않고 임의의 수를 샘플과 결합하여 안전한 형태로 변형하며, 이러한 방법으로 다른 안전한 템플릿들은 언급된 문제점들의 해결책을 제공하는 같은 형태로부터 필요한 만큼 자주 만들어 질 수 있다. GavabDB 데이터베이스을 이용하여 정면 얼굴 추출을 위한 3D 얼굴인식에서 해부학적으로 잘라낸 코의 지역적 이용의 실험 결과 인식률을 96%로 증가시켰다.
- Issued Date
- 2011
- Awarded Date
- 2011. 2
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- Affiliation
- 부경대학교 일반대학원
- Department
- 대학원 정보보호학협동과정
- Advisor
- 이경현
- Table Of Contents
- Contents
List of Tables ii
List of Figures iii
1 Introduction 1
1.1 Background…………………………………………………….....1
1.2 3D Face Recognition……….…………………………………......3
1.3 Biometrics and Privacy……………………………….………......4
1.4 Contributions and Outline of the Thesis……………………..…...5
2 Preliminaries 7
2.1 3D Pre-processing…………………………….…………………..7
2.1.1 3D Data Acquisition……………………………………...8
2.1.2 Noise Removal, Smoothing and Localization……………9
2.1.3 Facial Region Cropping….……………………………...10
2.2 3D Face Representation………………………………….……...11
2.2.1 Curvature-Based Face Detection……..….……….……..12
2.2.2 Curvature Analysis...……………………….…………...12
2.2.3 HK Classification of the Surface………………………..14
2.2.4 Feature Extraction Methods………………………….....16
2.3 Biometric Encryption System……………………..…………......17
2.3.1 Cryptographic Key Module……………………………..18
2.3.2 Cryptographic Hash Function…………………..……….19
2.3.3 Key Binding Module……………………….….………..20
2.4 Performance Evaluation Metrics………………………………...22
3 A Secure 3D Face Recognition Based on Signatures of Sliced Bit-planes on the Facial Shape 25
3.1 Introduction…………………………………………………..….25
3.2 Slices and Bit-planes……….….………………………………...29
3.3 Modified Skip-Line Algorithm.……………………………...….30
3.4 Distance Metrics…………………………………………….…..33
3.5 Experimental Results and Discussion.............………….……….34
4 A Region-Based Robust 3D Face Recognition 40
4.1 Introduction………………………………………………..…….40
4.2 Nose Region Detection………………………………………….41
4.3 Principal Curvatures………..…………...………………..……...44
4.4 Principal Component Analysis…………….…………………….44
4.5 Experiments and Discussion…………………………………….46
5 Conclusion 50
References 53
- Degree
- Master
- Files in This Item:
-
-
Download
A Curvature-Based 3D Face Recognition Methods using Feature Extraction.pdf
기타 데이터 / 2.78 MB / Adobe PDF
-
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.