• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.828-831
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• 2005

본 논문에서는 얼굴을 검출하기 위해서 컬러영상에서 눈동자 템플릿을 사용한 얼굴을 검출하는 방법에 관해 제안하였다. 전체 시스템의 구성은 크게 피부색 모델에 의한 피부 영역을 검출하고 검출된 피부 영역에 타원을 적용하여 얼굴영역을 찾은 뒤 템플릿을 사용하여 눈동자를 추출하여 정규화 된 얼굴을 검출하는 단계로 이루어 졌다. 특히 타원을 적용할 때와 눈동자 템플릿을 적용할 때는 모멘트를 사용하였으며, 눈동자를 추출할 때 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 눈동자 템플릿을 사용하면 눈동자의 위치와 크기를 동시에 얻어 낼 수 있었다. 마지막으로 이렇게 검출된 얼굴을 기울어진 각도만큼 회전시켜 정규화 된 얼굴을 검출 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.643-650
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• 2013

본 논문은 스마트폰 영상의 실시간 눈동자 검출에서 허프 원 변환 연산의 연산량 축소를 통한 속도 및 검출율 개선 방법을 제안한다. 눈동자를 검출하기 위해서는 입력 영상에서 얼굴과 눈을 검출하고, 눈 영역의 크기에 따라 눈동자의 크기가 변하는 것을 방지하기 위해 일정크기로 눈 영역을 정규화하며, 다양한 조명환경에서 눈동자가 검출이 가능하도록 히스토그램 평활화를 실시하고, 눈의 양쪽 끝점간의 거리를 구하여 영상에서의 실제 눈동자의 크기를 포함할 수 있는 최소한의 눈동자 크기 범위를 계산하여 허프 원 변환에 적용함으로써 연산량을 최소화 하였다. 제안한 방법을 밝은 조명과 어두운 조명에서 실험한 결과 기존 방법들과 비교하여 눈동자 검출 속도는 40% 이상, 검출율은 14% 이상 향상된 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.338-341
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• 2013

눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.480-483
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• 2011

눈동자 부분을 밝게 만드는 밝은 눈동자 효과(Bright Pupil Effect)는 적외선 영상에서 사람의 얼굴을 부자연스럽게 보이도록 한다. 본 논문에서는 적외선 영상에서의 눈 검출 및 눈동자 추출과 밝은 눈동자 효과를 제거하는 방법에 대해 제안하였다. 먼저 얼굴 검출을 수행한 뒤, 눈 영역을 검출하고 눈동자 부분을 추출한다. 추출한 눈동자 부분이 적외선 반사에 의해 생성된 것인지를 판단하여 눈동자 주변 영역과의 밝기 차이를 빼줌으로써 적외선 반사에 의해 부자연스러워진 눈동자 부분을 보정한다. 제안한 방법은 디지털 카메라, 캠코더 및 스마트 폰에서 부자연스러운 인물 영상 보정에 적용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.61-64
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• 2011

컴퓨터 비전을 이용한 눈동자 추적 기술은 Human-Computer Interface(HCI)의 중요성이 높아짐에 따라 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 HCI 장치를 위한 눈동자 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 검출하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 방법을 이용하여 얼굴의 기울어진 정도를 검출하고 기울어진 정도를 이용하여 눈동자 영역의 위치를 계산한다. 최종적으로 눈 위치의 검출을 위해 눈동자 영역의 밝기 정보를 사용한다. FERET DB의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과, 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 효과적으로 검출 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.27-34
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• 2014

이 논문에서는 hybrid projection 함수와 rank order 필터를 이용하여 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 눈썹을 눈동자로 검출하는 오류를 줄이기 위하여, hybrid projection 함수를 이용하여 얼굴 영역에서 눈썹을 검출하고 눈썹이 포함되지 않도록 눈 영역을 설정한다. 눈 영역에서 rank order 필터를 사용하여 눈동자 후보점을 찾고 위치를 보정한다. 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶고 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 정합을 이용하여 측정하여가장작은값을 갖는 쌍을 최종눈동자로 결정한다. BioID 얼굴데이터베이스의 얼굴 영상 700개에 대한 실험 결과 92.4%의 검출율을 얻었으며 기존 방법보다 약 21.5% 개선된 결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.325-329
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• 2016

얼굴인증은 다양한 생체인증 중에서 거부감이 적고 변조가 어려워서 각광받고 있다. 얼굴인증의 알고리즘은 어떻게 알고리즘을 만드느냐에 따라서 정확성과 속도에 많은 차이를 가져온다. 눈동자를 추적 및 검출하여 얼굴의 검출 데이터와 함께 데이터를 추출함으로써 오탐률을 개선하고 정확하게 얼굴로 인증을 할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. Cascade를 통해서 얼굴을 검출하고 관심영역으로 지정 후 얼굴 영역을 균등하게 4등분하여 검출되는 객체의 좌표 값을 저장한다. 또한 검출된 눈에서 눈동자를 검출하기 위하여 이진화를 진행하고 Hough 변환을 통해 눈동자를 검출한다. 추출된 눈동자의 중심좌표를 저장하고 계산하여 데이터 매칭을 통해 얼굴 인증을 한다. 눈동자를 추적과 함께 얼굴의 데이터를 계산하여 정확하고 최적화된 얼굴인증 알고리즘을 연구한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.444-447
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• 2008

사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태 변화가 있어 입력 영상마다 대표 특징을 정확히 찾는 것은 어려운 문제이다. 얼굴의 많은 특징 점 중에서 눈동자 부분은 얼굴 인식 등 다양한 부분에 있어서 얼굴 영역의 특징 점으로 가장 많이 이용되는 특징 점들 중 하나이다. 본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 템플릿 정합을 이용하여 빠르게 눈을 검출하는 방법을 제안한다. 조명과 배경에 강건한 검출 성능을 얻기 위해 눈동자 후보점을 찾아서 초기 개체군 생성에 이용하였으며, 각각의 개체는 템플릿의 기하학적 변환 정보로 구성되어 템플릿 정합에 의해 눈동자가 검출된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1429-1436
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• 2009

본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 형판 정합을 이용하여 빠르게 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용한 기존의 눈동자 검출 방법은 초기 개체군의 위치에 민감하여 낮은 눈 검출율을 보이며, 도한 그 결과가 일관적이지 않은 문제점을 갖는다. 이와 같은 문제점을 해결화기 위해 얼굴영상에서 지역적 최소치를 추출하고 형판과 가장 높은 적합도를 가지는 개체들로 초기 개체군을 생성 하였다. 각각의 개체는 형판의 기하학적 변환 정보로 구성되며, 형판 정합에 의해 눈동자가 검출된다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 눈 후보 검출을 통하여 단일 영상에서도 눈 검출의 정확도와 높은 검출률을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.75-77
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• 2012

본 논문에서는 영상에서 양쪽 눈 영역을 각각 검출하여 각 영역에 대한 지역적 이진화를 통해 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 단일 저해상도 웹 카메라 영상에서 haar-like feature를 이용해 사람의 얼굴을 검출 한 뒤, 얼굴 영역의 너비와 높이의 비율에 따라 양쪽 눈 영역을 각각 검출한다. 각 눈 영역에서 지역적으로 전처리 및 이진화를 수행하여 눈동자를 검출한다. 눈동자 검출은 HCI(Human-Computer Interface) 시스템에 사용될 수 있다.