최종보고서.docx - 목포해양대학교

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출입자 통제를 위한

얼굴인식 프로그램 최종보고서

해양전자통신공학부 정보통신전공

작성자

학번 이름 서명

20084025 윤태현

20084024 오하나

20084041 김다영

요 약

본 문서는 “’얼굴인식 프로그램’ 프로젝트”를 수행을 마친 후 정리를 하기 위한 최종보고서이다. 본 문서는 프로그램의 초기 설계, 구조, 실제 구현화면 등을 포함한다. 후속문서는 없으며, 이 문서는 최종적으로 구현 된 소프트웨어를 보고하기 위한 것으로, 초기 계획과 어느부분이 일치하며 어느 부분이 다른지를 확인한다.

이 문서에는 자료의 흐름을 간단히 알수 있는 자료흐름도가 포함되며, 그에 따라 생성된 최상위구조도, 실제 로 구현된 프로그램의 실행화면이 기술되어 있으며, 프로그램의 현재 발견된 문제점들이 포함되어있다.

이문서의 열람권한은 프로젝트 매니저인 윤태현과 프로젝트 팀 구성원인 김다영, 오하나 그리고 지도교수인 정종면 교수님과 소프트웨어공학과 멀티미디어를 듣는 학생, 그리고 추후 목포해양대학교 홈페이지를 통해 문서를 열람할 불특정 다수에게 있으며, 수정권한은 윤태현, 오하나 김다영에게 있다.

문서 이력

변경 코드 작성자 작성일 변경내용

Ver. 0.9 윤태현 외 2명 2011. 06. 27.  최종보고서 기본 구성

Ver 1.0 윤태현 외 2명 2011. 06. 29  참고 문헌 추가

 특징점 검출 부분 수정



목 차

1. 개요... 5

2. 프로젝트 계획서의 목표...5

3. 약어 정리... 5

4. 서론... 5

4.1. 프로젝트 개요...5

4.2 제약 조건...5

5. 구조 설계... 7

5.1 자료 흐름도...7

5.2 최상위 구조도...7

5.3 모듈명세 ………..……….11

5.4 데이터 설계………..……….13

5.5 프로세스 별 모듈도표 .………..………14

6. 프로그램 실행 화면...14

6.1. 유저 인터페이스...14

6.2 얼굴 특징점검출 알고리즘...16

6.3 데이터 베이스...17

7. 프로젝트 결과... 17

8. 참고문헌... 17

1. 개요

본 문서의 구성은 먼저 작성하였던 프로젝트 계획서의 목표를 다시 상기시킨다. 그 후 서론을 통해 이 프로 젝트의 개요와 제약조건을 제시하며, 유스케이스 분석과 자료 흐름도와 DFD, 프로세스 명세서, 자료사전, 시스템 특성, 검증 기준, 무기능 요구사항을 각 절에서 살펴본다.

이 문서의 상위 문서는 프로젝트 계획서가 있다. 프로젝트 계획서는 프로젝트의 진행방향을 잡기 위한 프 로젝트 계획을 목적으로 작성하였다

2. 프로젝트 계획서의 목표

보안 요소로써 중요하게 쓰이는 얼굴인식 프로그램을 제작함으로써 멀티미디어 관련 프로그램의 기초를 쌓고 바람직한 소프트웨어 제작의 방법은 터득한다.

3. 약어 정리

DFD : Data Flow Diagram DB : Data Base

웹캠 : Web Camera

4. 서론

현재 어느 곳에서나 보안에 대하여 중요성이 강조되는 시기가 되면서 지문인식, 홍채인식, 성문인식, 정맥 인식 등 여러 가지 생체인식 보안분야가 발달되었으며 지금도 앞으로도 그 중요성이 더 강조되어 많은 발달 을 하게 될 것이다. 이렇듯 보안 분야가 중요시 되는 사회 속에서 우리는 얼굴인식 분야에 대해 공부하여 구 현하는 것을 목표로 이 프로젝트를 진행하고 있다.

이 프로젝트의 목표는 다음과 같다.

기술적인 목표 : 가버젯 유사도에 기반한 얼굴 특징점 검출 알고리즘을 통해 얼굴을 인식하 고 인식된 결과를 바탕으로 식별하는 프로그램을 만든다.

사업적인 목표 : 완성된 얼굴인식 프로그램을 보안 관련 업체에 매매하여 널리 쓰이게 한 다.

4.1. 프로젝트 개요

본 문서는 얼굴인식 프로그램을 위한 소프트웨어 요구사항 명세서(SRS)이다. 본 명세서는 목포해양대학 교 해양전자통신공학부 정보전공 소프트웨어 및 멀티미디어 강의 시간에 설계 및 구현하기 위한 것으로 이를 위한 요구 사항을 정리, 분석하고, 기재된 내용을 바탕으로 시스템을 설계 및 구현한다.

본 문서는 소프트웨어 및 멀티미디어 강의를 하시는 교수님과 듣는 학생들을 독자로 하며,

추후 본 시스템을 상품으로 개발할 경우, 이와 관련된 모든 업체 직원들이 추가적인 독자가 될 수 있다.

4.2 제약 조건

“‘얼굴인식 프로그램’ 프로젝트” 는 다음과 같은 조건을 따라야 한다.

 성능 요구 조건

• 촬영 시 사진이 찍히는 시간은 3초 이내로 한다.

• 촬영 사진과 DB에 저장된 사진 비교 작업 시 총 처리 소요 시간은 5초 이내로 한다.

• 촬영 사진과 DB에 저장된 사진의 유사도가 80%이상 유사하면 같은 얼굴로 인식한다.

 하드웨어 요구 조건

• 클라이언트와 서버 컴퓨터 CPU는 펜티엄 이상이어야 한다.

• 클라이언트와 서버 컴퓨터 OS는 모두 windows XP 이상이어야 한다.

 예외 조건 및 이의처리

• 소스코드 작성 시 추후의 유지보수를 고려하여 매 라인마다 1줄 이상의 주석을 추가한다.

 사용자 인터페이스

• 처음에는 관리자와 사용자를 선택하는 화면을 둔다.

• 관리자 버튼과 사용자 버튼은 라디오 버튼으로 한다.

• 관리자를 선택하여 Enter를 누를 경우 새로운 새 창에 코드번호를 입력 받게 하여 관리자 임을 확인한다.

En- ter 관리자

사용자

• 관리자 코드 번호가 일치하면 OK, 관리자 화면으로 이동하고, CANCEL을 누르면 취소가 되어 다시 메인 화면으로 돌아간다.

• 사용자화면에는 촬영, 비교, 종료 버튼을 둔다.

• 버튼을 기준으로 왼쪽에는 캠으로 연결된 사용자의 모습이 보여지는 화면을 만든다.

• 버튼을 기준으로 오른쪽에는 DB에 저장된 사진이 출력되는 화면을 만든다.

• 관리자화면에는 촬영한 사진, 이름과 번호를 적을 text박스, 등록 버튼을 둔다.

 자원, 인력에 대한 제약조건

• 이 프로그램을 제작하는 사람은 3명이다.

• 각각의 컴퓨터로 프로그램을 제작한다.

5. 구조 설계

시스템의 구조를 설계하는 목적으로 기능을 분해하여 모듈 구조를 갖고, 각 모듈 간의 관계를 정립하는 과정 이다. 결과물로 시스템 구조도 및 DB 설계도가 작성된다.

5.1 자료 흐름도

 5.1.1 자료배경도

관리자 코드번호를 입력하세요

OK CAN CEL

촬영 사진 DB 사진 촬영

비교 종료

촬영 사진

등록 이름

번호

 5.1.2 자료흐름도

 5.2 최상위 구조도

사용자

비교 요청 , 입력 영상

비교 결과 , 저장 영상

사진 관리자 얼굴

인식 시스

템

촬 영 영 상 확 인 비 교 요 청 확 인

영 상 특 징 점 추 출 영 상 특 징 점 비 교

영 상 ,

정 보 출 력

2.1

2.2 2.3

2.4

2.5

비교실패 Msg

영상확인실패 Msg

Pinfo

비교 요청

영 상 특 징 점 , 촬 영 영 상

비교영상

출 력 영 상

촬영영상 , 출력영상

사 진 촬 영

1

촬영 요청

촬 영 영 상

비교 요청

관 리 자 인 증

3.1

관리코드 자

료 입 력

3.2

인증 확인 사진 이름 , 사진 번호

촬영 요청

<얼굴 인식 시스템>

a. 메뉴선택결과 b. DB자료 c. 마우스 좌표 값

<인증>

a. 촬영영상 b. 특징점

c. 비교결과 플래그 d. DB자료

<영상 입력>

 a.촬영영상

 b.영상확인플래그

 c.영상특징점

<특징점 추출>

 a.촬영영상

 b.크기조절된영상

 c.필터처리된 영상

M1.1 영상입력

M1.1.2 영상확인 M1.1.1

사진촬영

M1.1.3 특징점 추

출

a

a b

a

c

M1.1.3 특징점 추출

M1.1.3.1 영상 크기

조절

M1.1.3.2 라플라시안

필터 처리

b b

a

c

<출입자 등록>

a. 촬영영상 b. 저장확인 플래그 c. 특징점

d. DB자료

<영상 입력>

 a.촬영영상

 b.영상확인플래그

 c.영상특징점

 d.사진정보

M2.1 영상입

력 M2.1.

2 영상확

인 M2.1.

1 사진촬

영

M2.1.

3 특징점

추출

a

a b

a

^c

M2.1.

4 자료 입력

d

<특짐점 추출>

 촬영영상

 b.크기조절된영상

 c.필터처리된 영상

 5.3 모듈 명세

- M1 인증

목적 : 사용자 인증

입력 : 메뉴선택결과, DB자료

출력 : 인증 하위모듈

기능 : 사용자 인증하기 위한 프로세스의 통로.

- M1..1 영상 입력

목적 : 특징점 획득 입력 : -

출력 : 특징점, 촬영영상

기능 : 특징점 비교를 위한 특징점 획득

- M1..1.1 사진촬영

목적 : 사진촬영 입력 : -

출력 : 촬영영상

기능 : 웹캠으로 사진 촬영

- M1..1.2 영상 확인

목적 : 촬영한 영상이 비교에 적합한 형태의 영상인지 확인한다.

입력 : 촬영영상

출력 : 영상확인 플래그

기능 : 촬영영상의 크기 저장형식 등을 고려해 비교에 적합한 형태인지 확인한다.

- M 1.1.3 특징점 추출

목적 : 특징점 획득 입력 : 촬영 영상 출력 : 특징점

기능 : 촬영영상을 이용해 특징점 획득

- M1..1.3.1 영상 크기 조절

목적 : 영상을 비교에 적합한 크기로 수정한다.

입력 : 촬영 영상

출력 : 크기 조절된 영상

기능 : 영상의 크기를 조절해준다.

- M1..1.3.2 라플라시안 필터처리

목적 : 라플라시안 필터를 거쳐 영상을 정제한다.

M2.1.3 특징점 추

출

M2.1.3.1 영상 크기

조절

M2.1.3.2 라플라시안

필터 처리

b b

a

c

출력 : 필터처리된 영상

기능 : 라플라시안 필터를 거쳐 영상을 정제한다.

- M1.2 특징점비교

목적 : 인증

입력 : 특징점, DB자료 출력 : 비교결과. 특징점

기능 :사용자가 촬영한 영상이 비교하기 적합한 영상인지 확인

- M1.3 결과출력

목적 : 사용자에게 결과출력 입력 : 촬영영상, 특징점 출력 : -

기능 : 사용자에게 인증 유무에 대한 결과를 보여준다.

- M2 출입자등록

목적 : 출입자 등록

입력 : 촬영영상, 특징점,메뉴선택결과 출력 : 특징점

기능 : 사용자 인증을 하기위해 출입자를 등록

- M2.1 영상입력

목적 : DB구축하기 위한 영상입력

입력 : 촬영영상, 특징점 출력 : DB자료

기능 : DB구축

- M2..1.1 사진촬영

목적 : 사진촬영 입력 : -

출력 : 촬영영상

기능 : 웹캠으로 사진 촬영

- M2..1.2 영상 확인

목적 : 촬영한 영상이 비교에 적합한 형태의 영상인지 확인한다.

입력 : 촬영영상

출력 : 영상확인 플래그

기능 : 촬영영상의 크기 저장형식 등을 고려해 비교에 적합한 형태인지 확인한다.

- M 2.1.3 특징점 추출

목적 : 특징점 획득 입력 : 촬영 영상 출력 : 특징점

기능 : 촬영영상을 이용해 특징점 획득

- M 2.1.4 자료입력

목적 : 사진과 관련된 정보를 입력한다.

입력 : -

출력 : 사진정보

기능 : 촬영영상에 되한 자료 저장

- M2..1.3.1 영상 크기 조절

목적 : 영상을 비교에 적합한 크기로 수정한다.

입력 : 촬영 영상

출력 : 크기 조절된 영상

기능 : 영상의 크기를 조절해준다.

- M2..1.3.2 라플라시안 필터처리

목적 : 라플라시안 필터를 거쳐 영상을 정제한다.

입력 : 크기조절된영상 출력 : 필터처리된 영상

기능 : 라플라시안 필터를 거쳐 영상을 정제한다.

- M2.2 특징점비교

목적 : 인증

입력 : 특징점, DB자료 출력 : 비교결과. 특징점

기능 :사용자가 촬영한 영상이 비교하기 적합한 영상인지 확인

- M2.3 결과출력

목적 : 사용자에게 결과출력 입력 : 촬영영상, 특징점 출력 : -

기능 : 사용자에게 인증 유무에 대한 결과를 보여준다.

- M3 메뉴선택

목적 : 메뉴선택 입력 : 마우스좌표값 출력 : 선택한 메뉴 결과

기능 : 인증을 할 것인지 사용자등록을 할 것인지에 대하여 선택

- M3.1 마우스입력

목적 : 마우스 좌표값 얻기 입력 : -

출력 : 마우스 좌표값

기능 : 마우스가 클릭한 좌표값을 얻음

 5.4 데이터 설계

 5.4.1 PInfo

 PInfo 자료 설계

PInfo

자료이름 자료형 자릿수 비고

Pnum 정수형 4 Key

Pic 파일 - 그래픽파일

Pname 문자형 15

Pfeat 실수형배열 40

 5.4.2 자료 사전

 5.4.2.1. Data Base

 PInfo = Pic(사진) + Pnum(사진번호) + Pname(사진이름) + Pfeat(사진특징)

Pic = *저장될 그래픽이미지*

Pnum = 4{십진수}4 *사진을 구분 짓는 번호*

Pname = 15{알파벳}15 *사진이 가리키는 사람의 이름*

Pfeat = *사진에서 추출되는 사진 특징점*

십진수 = [0|1|2|3|4|5|6|7|9]

알파벳 = A|..|Z, a|..|z

 5.4.2.2 Data Flow

 비교실패MSG = -1

*비교실패를 알리는 MSG*

 비교영상 = 특징 + 번호

*DB에 저장된 사진 번호와 특징*

 비교요청 = *비교요청 여부를 알리는 신호*

 영상특징점 = *추출 알고리즘을 통해 추출된 촬영 영상의 특징*

 영상확인실패MSG = -1

 *촬영영상확인의 실패를 알리는 MSG*

 촬영실패MSG = -1

 *촬영실패를 알리는 MSG*

 촬영영상 = *카메라를 통해 촬영된 이미지*

 출력영상 = 사진 + 이름

 *DB에 저장된 사진과 이름*

 5.5 프로세스 별 모듈 도표

 6 프로그램 실행화면



6.1 유저 인터페이스

<사용자 설정화면>

<관리자 인증 화면>

<관리자화면>

<사용자 화면>

 6.2 특징점 추출 알고리즘

<명암비 조절>

(원본 영상 -> 명암비 조절 영상)

<라플라시안 필터 적용>

(명암비 조절 영상 -> 라플라시안 필터 적용)

0 1 0

1 -4 1

0 1 0

<적용된 라플라시안 필터>

<특징점 추출>

(라플라시안 필터 적용 영상 -> 특징점 추출 영상)

 6.3 데이터베이스

 Pnum - 사진번호 – 실수형 – key값

 Pname – 사진 이름 – 문자형

 Pfeat – 특징점 -blob(바이너리 객체)

 Pic - 이미지파일 –blob(바이너리 객체) – 이미지



7 프로젝트 결과

이미지에서 추출해 내는 특징점 값이 가버젯 유사도 구분을 하기에 적절하지 않은 특징점을 추출해 내 가 버젯 유사도를 이용한 비교 수행을 할 수 없으며, 유저 인터페이스 부분과 내부 알고리즘, 데이터 베이스 부 분이 연동되지 않아 이 프로젝트는 실패라고 결론 내려진다. 실패의 원인은 추출되는 특징점이 광범위해 처 리가 불가능하며 얼굴의 특징점이 모호하게 추출된다는 점을 들 수 있다.

 8 참고문헌

[1] “얼굴인식 프로그램” 프로젝트 계획서, 2011.04.05. 윤태현, 오하나, 김다영 [2] “얼굴인식 프로그램” 요구사항 명세서, 2011.05.10. 윤태현, 오하나, 김다영 [3] “소프트웨어 공학의 소개”, 홍릉과학출판사, 한혁수 저

[4]퍼지기반 Segment-Boost 방법을 통한 효과적인 얼굴인식

장원석(Won-Suk Chang), 노창현(Chang-Hyeon Noh), 이종식(Jong-Sik Lee)

한국시뮬레이션학회, 한국시뮬레이션학회논문지, 제18권 제1호 2009.3, p. 17~25(9pages)

[5]조명변화에 강인한 MCT와 프레임 연관성 기반 실시간 얼굴인식 시스템 [그림1]

이수연(Soo-Youn Lee)

대한전자공학회, 전자공학회논문지-CI, 제45권 제3호 (통권 제321호) 2008.5, p. 123~134(12pages)

[6]Contourlet 변환 및 PCA에 의한 얼굴인식[그림2]

송창규(Chang-Kyu Song), 권석영(Seok-Young Kwon), 전명근(Myung-Geun Chun)

한국지능시스템학회, 한국지능시스템학회 논문지, 제17권 제3호 2007.6,

p. 403~409(7pages)

[7] 개선된 ICA 기저영상을 이용한 국부적 왜곡에 강인한 얼굴인식[그림3]

김종선(Jong-Sun Kim), 이준호(June-Ho Yi)

한국정보과학회, 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 제33권 제5호 2006.5, p. 481~488(8pages)

[8]얼굴인식 기술 현황 및 전망 최권택, 변혜란

한국멀티미디어학회, 멀티미디어학회논문지, 제10권 제3호 2006.9, pp. 44~52(9pages)

[9] Fuzzy Elastic Bunch Graph Matching 방법을 이용한 얼굴인식

권만준(Mann-Jun Kwon), 고현주(Hyoun-Joo Go), 전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회, 한국지능시스템학회 논문지, 제15권 제6호 2005.12, p. 759~764(6pages)