표제지
목차
국문요약 9
I. 서론 11
1.1. 연구 배경 및 목적 11
1.2. 연구의 방법 및 구성 12
II. 얼굴 인식 기술 13
2.1. 얼굴인식 알고리즘 13
2.1.1. 얼굴 탐지 및 추출 13
2.1.2. 얼굴 형상 추출 절차 13
2.1.3. 얼굴 검차 기술 15
2.2. YCBCR 컬러 모델을 이용한 검출 17
2.2.1. 얼굴 검출 기술 17
2.2.2. RGB 컬러 모형 19
2.2.3. YCBCR 컬러 모형 21
III. 영상보안기술 및 기존사례 24
3.1. 정의 24
3.2. 특징 25
3.2.1. VCR을 통한 아날로그 CCTV 시스템 25
3.2.2. DVR을 통한 아날로그 CCTV 시스템 26
3.2.3. NETWORK DVR 아날로그 CCTV시스템 27
3.2.4. VIDEO 서버 이용한 NETWORK 시스템 28
3.2.5. IP카메라 NETWORK 시스템 29
3.3. 기존 영상 감시 시스템 문제점 30
3.3.1. 단위 네트워크간 영상 정보 불가 30
3.3.2. 사용자 증가에 따른 대역폭 및 처리 부하증가 31
3.3.3. 네트워크 변경내역 지속적 모니터링 불가 32
3.3.4. 영상 분배 서버를 통한 영상감지 시스템 32
3.4. CCTV 정의 33
3.4.1. CCTV 시스템 구조 33
3.4.2. CCTV 구축시 고려 사항 33
3.5. 동향 34
3.6. USB웹캠을 이용한 보안구현 국내사례 38
IV. USB 카메라를 이용한 감지 시스템 구현 42
4.1. 시스템 구성도 42
4.2. 시스템 알고리즘 44
4.3. 시스템 구현 46
4.4. 침입자 인식률 51
VI. 결론 53
참고문헌 54
ABSTRACT 55
Table 1. 얼굴 형상 추출 절차 13
Table 2. 얼굴 검출 흐름도 18
Table 3. RGB 컬러 매트릭스 식 22
Table 4. RGB 컬러표 23
Table 5. 최대 동시접속 지원수 비교 31
Table 6. HBE-EMPOS-Tiny제품 규격 39
Table 7. 인식률 52
Figure 1. RGB컬러 모형 20
Figure 2. RGB Cube YCbCr Space 22
Figure 3. VCR을 통한 아날로그 CCTV 시스템 26
Figure 4. DVR을 통한 아날로그 CCTV 시스템 27
Figure 5. Network DVR을 통한 아날로그 CCTV 시스템 28
Figure 6. Video server를 이용한 network 시스템 29
Figure 7. IP카메라를 사용한 Network 시스템 29
Figure 8. 기존 단위 네트워크 30
Figure 9. 사용자 증가에 따른 대역폭 증가 과부하 발생 31
Figure 10. 네트워크 변경내역 지속적 참조 32
Figure 11. CCTV 시스템 구조 34
Figure 12. 영상보안 진화 35
Figure 13. HBE-EMPOS-Tiny보드 38
Figure 14. 호스트 컨트롤러 39
Figure 15. 시스템 구성도 40
Figure 16. Mcam 제품 41
Figure 17. 시스템 구성도 43
Figure 18. 시스템 플로 차트 43
Figure 19. 시스템 셋업 구현 46
Figure 20. 실행 파일 47
Figure 21. 보안대기 구동화면 47
Figure 22. 스마트폰 구동 화면 48
Figure 23. 스마트폰으로 문자 메시지가 전송된 부분 49
Figure 24. USB 카메라 사용 설치 예시 50
Figure 25. ip주소 자동 셋팅 예시 50
Figure 26. SPC-A30M 51
Figure 27. 침입자 인식 52