• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2111-2112
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• 2006

얼굴 영상에서 사람의 눈을 검출하는 것은 얼굴 인식의 전체적인 성능을 좌우하는 매우 중요한 사항이다. 눈 검출은 얼굴 영상의 특징이 변하기 때문에 항상 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 어려우며, 또한 실시간 얼굴 인식에 응용되기 위해서는 빠른 연산 시간도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 새로운 눈 검출 방법을 제안하다. 첫째, Ada-Boosting 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 검출한다. 둘째, Intensity valley와 edge 정보를 사용하여 얼굴 영상의 회전(Rotation in plane)을 보상한다. 셋째, Intensity edge정보를 사용하여 두 눈의 수직, 수평라인을 검출한다. 넷째, 일반적인 (generic) 사람 눈의 패턴을 이용하여 고안된 Filter로 두 눈의 위치를 검출한다. 본 논문을 통하여 새로 제안된 알고리즘에 대한 논의와 실험 결과를 통해 새로운 알고리즘이 눈 검출에 적합함을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.859-862
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• 2005

본 논문에서는 저해상도 휴대폰 컬러 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 대중화된 휴대폰 영상 가운데 저해상도 컬러 영상을 사용한다. 제안된 알고리즘은 조명에 의해 변화가 큰 영상의 질을 LB_MSR 알고리즘을 이용하여 향상시킨뒤, YCbCr 색공간에서 Cb, Cr과 Y성분을 모두 이용하여 얼굴 영역을 검출해낸다. 실험결과 조명변화가 존재하는 영상을 LB_MSR 방법으로 향상시킨뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로써 기존의 방법보다 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.889-891
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.517-519
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• 2001

본 논문에서는 신원 확인 시스템을 위한 얼굴 영역 탐지 및 얼굴 구성 요소들을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 신원 확인을 위해 사용자가 시스템을 조작할 때, 움직임이 발생한다는 점과 눈 영역이 주위 영역에 비하여 뚜렷하게 어두운 화소들로 구성되어 있다는 점에 착안하였다. CCD 카메라로부터 입력되는 동영상에서 차영상 기법을 이용하여 얼굴 영역을 탐지하고, 탐지된 얼굴 영역 내에서 가장 안정적인 검출 결과를 보이는 눈 영역을 추출한다. 그리고 추출된 두 눈의 위치를 이용하여 전체 얼굴의 기울기를 보정한 수, 제안하는 가변 Ratio Template을 이용하여 검출된 얼굴영역을 검증하며 코, 입과 같은 다른 얼굴 구성 요소들을 추출한다. 이 방법은 명암의 변화에 따라 유동적인 결과를 산출해내는 이진화 과정을 거치지 않으므로 국부적인 조명이 밝기 변화나 얼굴의 기울기 변화와 같은 얼굴 인식의 제약점에 강인한 특징을 가진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.439-442
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• 2007

강인한 얼굴 인식 시스템을 만들기 위해서는 안경의 제거가 중요한 요소이다. 이를 위해서는 뛰어난 성능의 안경 검출 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 안경의 유무 판단에 관한 새로운 방법을 제안한다. 영상은 조명 부분과 반사부분의 곱으로 이루어져 있다. 얼굴의 경우 안경 고유의 반사계수와 얼굴 고유의 반사계수가 다른 점에 착안하여 anisotropic smoothing 방법을 이용하여 입력 얼굴 영상에서의 반사 부분을 얻고, 이를 이용하여 안경의 반사 부분을 얼굴의 반사부분에서 검출한 뒤 이진화한다. 이후, 이진화 된 안경 픽셀 수를 이용하여 안경의 유무를 판단한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.15-18
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• 2011

본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발된 시역계측알고리즘[1]을 실제시스템에 구현한 후 문제점을 분석하고, 그 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구팀에서 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발한 이전의 시역계측기술[1]은 기존의 비올라-존스 얼굴 검출기[2]에 의한 얼굴검출 결과와 비올라-존스 얼굴 검출기의 단점을 보완하기 위해 새롭게 추가된 옵티컬-플로우 특징점 추적 알고리즘[3]에 의한 얼굴검출의 두 결과를 선형적으로 결합하여 시청자의 시역위치를 예측하였다. 하지만, 모바일 3D 디스플레이의 특성한 급격한 조명의 변화에서 옵티컬-플로우에 의한 특징점 추적알고리즘에 심각한 오류가 발생하는 문제점이 있다. 이러한 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.6
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• pp.183-190
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• 2016

This study proposed a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. The algorithm proposed detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). Also, by applying the feature vector obtained for SVM, face areas can be tested. After the testing, using the feature vector is final face recognition performed. The algorithm proposed in this study could increase the stability and accuracy of recognition rates and as a large amount of calculation was not necessary due to the use of two dimensions, real-time recognition was possible.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.677-682
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• 2010

This paper addresses a method of estimating roughly the human pose by comparing Haar-wavelet value which is learned in face detection technology using AdaBoost algorithm. We also presents its application to face recognition. The learned weak classifier is used to a Haar-wavelet robust to each pose's feature by comparing the coefficients during the process of face detection. The Mahalanobis distance is used to measure the matching degree in Haar-wavelet selection. When a facial image is detected using the selected Haar-wavelet, the pose is estimated. The proposed pose estimation can be used to improve face recognition speed. Experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed method for pose estimation.

• Journal of Game and Entertainment
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• v.2 no.2
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• pp.45-50
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• 2006

In a face detection system based on template matching, histogram equalization or log transform is applied to an input image for the intensity normalization and the image improvement. It is known that they are noneffective in improving an image with intensity distortion by illumination variation. In this paper, we propose an efficient image improvement method called as a bilateral symmetry average for images with intensity distortion by illumination variation. Experimental results show that our method delivers the detection performance better than previous methods and also remarkably reduces the number of face candidates.