• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.501-504
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• 2003

본 논문은 새로운 눈동자 추출 기법을 제안한다. 제시된 눈동자 추출기법은 분산과 분산차 그리고 템플릿의 수렴에 의한 방법을 사용하였다. 여기서 사용된 템플릿은 원이며 눈동자가 위치할 것으로 여겨지는 눈 영역을 수렴하면서 탐색한다. 수렴과 탐색은 지정한 반지름으로 수렴하기 전까지 반복해서 행해진다. 이때, 최적해로 선택되는 크기와 위치 값은 분산의 차가 가장 클 때의 템플릿으로부터 얻어진다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.436-438
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• 2001

본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.225-232
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• 2009

본 논문에서는 빈도수를 고려한 눈동자색 분포맵에 기반한 조명변화에 강건한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 피부색 분포맵을 이용하여 검출된 얼굴 후보영역에서 색상성분의 편차를 이용하여 얼굴 후보영역을 축소한다. 이 영역에서 눈 후보점을 탐색하기 위해 눈동자색 분포맵을 적용하여 눈 후보영역을 검출한다. 검출된 눈 후보영역은 조명 보정 기법과 분할 알고리즘에 따라 눈 후보영역을 반복적으로 분할함으로써 조명의 영향으로 얼굴 영역이 아주 어두운 경우에도 눈 검출 성능을 향상할 수 있다. 분할된 눈 후보영역에서 템플릿 정합방법으로 눈 후보점을 검출하고 두 눈 후보점 쌍과 입 평가치를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.197-202
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• 2009

Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.289-290
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• 2013

이 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정인식 시스템을 제안한다. 먼저 얼굴 인식 시스템으로 Haar-like feature의 특징 마스크를 이용한 방법을 적용하였다 인식된 얼굴은 눈을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리한다. 그래서 얼굴 요소 추출에 용이하게 된다. 얼굴 요소 추출은 PCA를 통한 고유 얼굴의 고유 눈과 고유 입의 템플릿 매칭으로 추출하였다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징을 통하여 표정을 인식한다. 눈과 입의 특징 값은 실험을 통하여 정한 각 표정별 임계 값과 비교하여 표정이 인식된다. 본 논문은 기존의 논문에서 거의 사용하지 않는 눈동자의 비율을 적용하여 기존의 표정인식 알고리즘보다 인식률을 높이는 방향으로 제안되었다. 실험결과 기존의 논문보다 인식률이 개선됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 2016

운전자 졸음 감지 시스템에서는 운전자의 눈의 위치를 정확하게 검출하고 추적하는 것이 중요하다. 각막 반사를 이용한 눈동자의 명암 차를 이용하여 동공의 위치를 정확하게 검출할 수 있다. 그러나 눈을 깜빡이는 순간에는 각막 반사 현상이 나타나지 않아 눈 검출에 실패하게 된다. 본 논문에서는 각막 반사와 템플릿 매칭을 이용하여 운전자가 눈을 깜빡이는 상황에도 지속적으로 두 눈의 위치를 정확하게 검출할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.722-730
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• 2012

최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-22
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• 2006

얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.