KR20180001705A

KR20180001705A - 사물통신(M2M) 환경에서의 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법

Info

Publication number: KR20180001705A
Application number: KR1020160080223A
Authority: KR
Inventors: 이근호; 강보선; 채현병; 이창준
Original assignee: 씨티아이코리아 주식회사; 백석대학교산학협력단
Priority date: 2016-06-27
Filing date: 2016-06-27
Publication date: 2018-01-05

Abstract

감시구역에 입장하는 출입자의 얼굴을 인식하여 추적하되, 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용해서 분류기 학습을 진행하고 학습된 데이터와 비슷한 객체를 검출하는 방식으로 얼굴을 검출하는, 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 관한 것으로서, (a) 센서장비 및 영상 장비를 설정하는 단계; (b) 문 열림 감지 센서를 통해 문이 열리는지를 감시하는 단계; (c) 문이 열린 경우, 하르유사특징을 이용하여 얼굴을 추적하는 단계; (d) 얼굴이 발견되었는지를 판단하는 단계; 및, (e) 얼굴이 발견되면 얼굴 이미지를 저장하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 출입자 탐지 방법에 의하여, 감시구역에 입장하는 출입자의 얼굴을 인식하여 추적하되, 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용하여 얼굴을 검출함으로써, 출입자를 보다 정확하게추적할 수 있다.

Description

사물통신(M2M) 환경에서의 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법 { A visitor detection method with face tracking using Haar-Like-Feature in the M2M environment }

본 발명은 감시구역에 입장하는 출입자의 얼굴을 인식하여 추적하되, 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용해서 분류기 학습을 진행하고 학습된 데이터와 비슷한 객체를 검출하는 방식으로 얼굴을 검출하는, 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 관한 것이다.

최근 절도와 산업스파이를 예방하려는 관심이 크게 늘고 있다. 다양한 CCTV업체에서 다양한 서비스를 제공하고 있지만 단순한 영상정보를 보여주는 서비스가 주를 이루고 있다. 또한 가격대가 비싸기 때문에 가정에서는 쉽게 사용하기 힘들다.

물리적 보안은 보안 중에서도 가장 먼저 생각해봐야 하는 문제다. 비인가 침입자가 접근하여 회사나 가정의 재원을 모두 탈취해간다면 방화벽 및 네트워크 정책을 아무리 잘 설정해 둔다고 해도 정보 유출은 불가피 할 것이다. 그렇기 때문에 물리적 보안 시스템을 구축해야 한다.

그중에서도 얼굴추적 기반의 출입자 탐지 시스템이 구축되어야 한다. 얼굴추적은 다른 출입자 탐지 기능과는 달리 출입자의 얼굴을 저장하여 출입자에 대해서 기록한다. 그리고 기존의 카메라를 사용하거나 설치되어있는 영상을 이용하여 사용 할 수도 있기 때문에 가격도 저렴하다.

하지만 M2M 네트워크 기반의 서비스이기 때문에 이전의 감시망보다는 유동적이고 유연한 시스템을 구축해야할 필요가 있다.

[비특허문헌 1] P. Viola and M. Jones, "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features" in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Kauai, HI, pp.511-518, 2001. [비특허문헌 2] Ki-Yeong Park, Sun-Young Hwang, "An Improved Normalization Method for Haar-like Features for Real-time Object Detection", Korea Institute Of Communication Sciences, The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 36, No. 8, pp. 505-515, 2011. [비특허문헌 3] Keun-Ho Lee, "M2M 기술 및 보안 동향", Korean Society For Internet Information, Review of Korean Society for Internet Information, Vol. 13, No. 1, pp. 21-29, 2012.

본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 감시구역에 입장하는 출입자의 얼굴을 인식하여 추적하되, 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용해서 분류기 학습을 진행하고 학습된 데이터와 비슷한 객체를 검출하는 방식으로 얼굴을 검출하는, 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 사물통신(M2M) 장비를 통해 감시구역에 출입하는 출입자에 대한 정보를 운영센터에 전송하고, 운영센터에서는 영상처리 장비를 구동시켜 감시구역에 입장한 출입자의 얼굴을 추적하는, 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 추적된 얼굴을 관심영역으로 지정하고 데이터베이스에 저장하여 출입자를 탐지하되, 저장된 출입자의 얼굴울 얼굴인증 및 감시에 사용하고, 출입했다는 데이터가 발생했지만 출입자의 얼굴을 검출하지 못했을 경우 보안담당관에게 경고 알람을 전송하는, 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 관한 것으로서, (a) 센서장비 및 영상 장비를 설정하는 단계; (b) 문 열림 감지 센서를 통해 문이 열리는지를 감시하는 단계; (c) 문이 열린 경우, 하르유사특징을 이용하여 얼굴을 추적하는 단계; (d) 얼굴이 발견되었는지를 판단하는 단계; 및, (e) 얼굴이 발견되면 얼굴 이미지를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또, 본 발명은 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 있어서, 상기 방법은, (f) 얼굴이 발견되지 않으면, 보안담당자에게 경고 알람을 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 의하면, 감시구역에 입장하는 출입자의 얼굴을 인식하여 추적하되, 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용하여 얼굴을 검출함으로써, 출입자를 보다 정확하게추적할 수 있는 효과가 얻어진다.

또한, 본 발명에 따른 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 의하면, 출입자가 출입했다는 데이터가 발생했지만 출입자의 얼굴을 검출하지 못했을 경우 보안담당관에게 경고 알람함으로써, 물리적 보안을 효율적으로 지킬 수 있도록 하는 효과가 얻어진다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 설명하는 흐름도.
도 2는 본 발명의 일시예에 따른 실시간 탐지 영상의 예시 영상.
도 3은 본 발명의 실험에 따른 얼굴탐지율 및 사진 저장율을 나타낸 표.

이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면에 따라서 설명한다.

또한, 본 발명을 설명하는데 있어서 동일 부분은 동일 부호를 붙이고, 그 반복 설명은 생략한다.

먼저, 본 발명에서 사용되는 하르 유사 특징(Haar-Like_Feature)에 대하여 구체적으로 설명한다.

사람의 얼굴을 추적하기 위해서는 사물과 사람을 구별해주는 특별한 장치가 필요하다. 그것에 대해서 Viola 와 Jones가 Papageorgiou가 제안한 하르 웨이블릿(Haar wavelet)를 확장시켜 만든 방법이다[비특허문헌 1]. 검출기를 이용하여 처음에는 물체의 특징을 잡아 관심영역으로 지정하고 관심영역에 복잡한 검출기를 적용하여 최종적으로 찾고자하는 특징을 잡아낸다. 이 방법을 캐스케이드(cascade)라고 하는데 미리 많은 샘플데이터와 학습에 시간을 투자하여 검출기를 준비해야 한다[비특허문헌 2].

다음으로 사물통신(M2M)에 대하여 구체적으로 설명한다.

사물통신(M2M, Machine to Machine)은 기기와 기기간의 통신을 지칭하는데서 탄생했다. 컴퓨터와 컴퓨터 간 통신이나 더 나아가 단순한 가전제품끼리의 통신도 M2M 기술의 발전으로 가능케 됐다[비특허문헌 3]. 본 발명에서는 영상장비와 출입자 확인 센서의 연동을 통해서 보다 안전하고 에너지 효율적인 탐지 방법이다.

다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 도 1을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 1에서 보는 바와 같이, 하르유사특징(Haar-Like-Feature)을 이용한 출입자 탐지 방법에서 가장 중요한 부분은 영상장비와 센서장비가 연동을 해야 하는 점이다. 실시간으로 센서장비가 문이 열렸는지 탐지하고 정보를 영상장비에게 전달한다. 문이 열리지 않았다면 계속 감지를 진행한다.

도 2는 본 발명의 일시예에 따른 실시간 탐지 영상의 예시 영상.

영상장비는 센서장비의 신호를 시작으로 문을 비추고 있는 영상에 대해서 얼굴을 찾기 시작한다. 미리 선행학습을 진행한 검출기를 통해서 얼굴을 진행한다.

그리고 얼굴이 발견 되었을 경우 데이터베이스에 관심영역으로 지정된 얼굴사진을 저장하고 영상 처리를 종료한다. 만약 얼굴이 검출되지 않았다면 보안 담당관에게 경보 알람을 전송하여 출입자에 대한 순찰 및 확인을 진행하도록 한다.

다음으로, 본 발명의 효과를 실험을 통해 설명한다.

일반적인 출입구와 비슷한 환경을 만들고 센서를 부착하여 본 발명에 따른 탐지 방법을 적용하여 실험을 진행 해 보았다. 제대로 된 얼굴이 추출이 되는지, 동시에 여러 사람이 지나갔을 경우 제대로 출입자의 얼굴을 저장하는지에 대해서 5명의 실험인원이 각자 50회 출입하고, 2명, 3명 동시에 출구에 들어왔을 때 얼굴을 모두 저장 하는지에 대해서 실험한다.

실험 결과는 도 3의 표와 같다.

본 발명에서 따른 방법은 앞으로도 다양하게 쓰일 수 있는 방법이다. 센서를 다양하게 사용하면 오차를 줄이거나 더 효율적인 솔루션을 구축할 수 있다. 그리고 단순한 얼굴 추적 후 사진 저장이 아니라 출입자에 대한 얼굴인증을 통해서 심화적인 출입통제를 구현할 수 있을 것이다.

이상, 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

10 : 얼굴 20 : 카메라
30 : 탐지 시스템

Claims

사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법에 있어서,
(a) 센서장비 및 영상 장비를 설정하는 단계;
(b) 문 열림 감지 센서를 통해 문이 열리는지를 감시하는 단계;
(c) 문이 열린 경우, 하르유사특징을 이용하여 얼굴을 추적하는 단계;
(d) 얼굴이 발견되었는지를 판단하는 단계; 및,
(e) 얼굴이 발견되면 얼굴 이미지를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은,
(f) 얼굴이 발견되지 않으면, 보안담당자에게 경고 알람을 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법.
제1항 또는 제2의 사물통신 환경에서의 하르유사특징을 이용한 얼굴추적 기반 출입자 탐지 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.