최근 생체인식 기술이 보안시스템 분야에서 널리 사용되고 있는 가운데, 특히 얼굴인식은 타 생체 인식 방법에 비해 매우 직관적이라는 점에서 인기 있는 생체인식 중 하나다. 하지만 사람의 얼굴은 항상 노출되어 있어 쉽게 훔치거나 복제될 수 있다는 문제가 있으며 따라서 얼굴인식 시스템에서 얼 굴 인식뿐만 아니라 위조 얼굴 검출 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 일반적으로 사람의 피부는 혈류 흐름에 의한 미세한 색 변화가 발생하는데 이는 사람의 육안으로 파악하기 거의 불가능한 수준이다. 하지만 제안하는 영상 기반의 피부색 증폭 방법을 통해 이러한 미세 변화를 포착하는 것이 가능하며, 본 논문에서는 이 방법으로 얼굴 피부색으로부터 생리 신호를 추출하여 현재 얼굴 인식 시스템 앞의 사람의 얼굴이 살아있는지 아닌지를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 추가 적인 행동이나 표정 등을 요구하지 않으며 사전의 학습과정을 필요로 하지 않는다는 장점을 가진다. 실험 결과 생리신호의 변곡점 관점에서 실제 얼굴과 위조 얼굴(얼굴 사진)이 구분되는 결과를 보였다.
Recently, biometric techniques are used widely in field of security system. Especially, face recognition is one of popular biometrics due to its intuitiveness and convenience. However, human face is always exposed and likely to be a target of spoofing attack. Thus, in face recognition security system, fake face detection is important issue as much as face recognition. In general, human skin color is vary under the influence of blood flow but it is impossible to perceive such variation with naked eye. Fortunately, a proposed skin color magnification method makes it possible to capture these variations. From that, we extract the physiological signal from face skin then distinguish the captured face by camera whether the face image is live or not. Proposed method has no need to training process before use and does not require user to any behavior or facial expression. Experiment result showed that the real and fake(facial photo) has distinctive results in terms of inflection point of the extracted physiological signal.
1. 서론 2. 제안하는 방법 3. 실험 결과 4. 결론 References
