• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.310-313
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• 2003

최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.508-510
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• 2002

본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.435-440
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• 2003

본 논문에서는 실시간 출입통제시스템에 적용이 가긍한 복잡한 배경에서의 다중 얼굴 영역 검출과 추적을 통한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 배경영상과 입력된 연속적인 프레임간의 차영상을 적용함으로써 물체의 움직임을 감지한 후. IISI컬러 좌표모델을 이용하여 얼굴의 1차 후보 영역을 검출하고, 잡음제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하였다 또한 Line Projection을 이용한 객체 분할법(Object Segmentation)으로 객체를 분할함으로써 다중 얼굴 영역을 추출하였다. 또한 추출된 얼굴영역에서 눈 영역 검출을 통해 각각의 얼굴 영역들을 검증하였으며 검증된 얼굴들의 최외각 4개의 좌표를 이용하여 얼굴 추적율을 높였다. 마지막으로 얼굴 인식은 추출된 얼굴 영역으로부터 주성분 분석(PCA ： Principle Component Analysis)방법을 이용함으로써 97～98％의 높은 인식율을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2564-2566
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• 2003

표정인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 현재 꾸준히 연구가 진행되고 있다. 표정인식 시스템은 크게 얼굴 영역 추출과 표정인식 부분으로 나눌 수 있으며, 얼굴 영역 추출은 전체 인식 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 특히 표정인식 시스템은 일반 얼굴인식 시스템과 다르게 부분적으로나 전체적으로 형태의 변화가 큰 얼굴에 대해서 정확한 얼굴 영역이 확보되지 않으면 높은 인식성능을 기대하기 어렵다. 따라서 표정인식 시스템은 얼굴 영역 추출이 비중한 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상에서 실시간으로 얼굴 영역을 찾아내고, 그 영역에서 얼굴의 특징점인 눈과 입의 위치를 검출하고, 이를 바탕으로 얼굴의 정확한 영역을 확정하는 일련의 과정을 서술한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.491-500
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• 2002

In this paper, we propose a real-time face detection and recognition system by using skin color informations, geometrical feature vectors of face, and facial angle informations from color face image. The proposed algorithm improved face region extraction efficiency by using skin color informations on the HSI color coordinate and face edge information. And also, it improved face recognition efficiency by using geometrical feature vectors of face and facial angles from the extracted face region image. In the experiment, the proposed algorithm shows more improved recognition efficiency as well as face region extraction efficiency than conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.721-723
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• 2004

최근 가상환경에서 아바타의 활용이 빠르게 증가하면서 아바타 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 아바타의 사람과 같은 자연스러운 얼굴 애니메이션(Facial Animation)은 사용자에게 아바타가 살아 있는 듯한 느낌(Life-likeness)과 사실감(Believability)을 심어주어 보다 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다. 이러한 얼굴 애니메이션 생성을 위해 얼굴의 특징 점을 추출하는 기법이 끊임없이 이루어져 왔다. 그러나 지금까지의 연구는 실시간으로 사람 얼굴로부터 모션을 생성하고 이를 바로 3D 얼굴 모델에 적용 및 모션 라이브러리를 구축하기 위한 최적화된 알고리즘 개발에 대한 연구가 미흡하였다. 본 논문은 실제 사랑 얼굴 모델로부터 실시간으로 특징 점 인식을 통한 애니메이션 적용 및 라이브러리 생성 기법에 대친 제안한다. 제안 기법에서는 빠르고 정확한 특징 점 추출을 위하여 색 정보를 가공하여 얼굴 영역을 추출해내고 이를 영역 분할하여 필요한 특징 점을 추출하였으며, 자연스러운 모션 생성을 위하여 에러 발생 시 대칭점을 이용한 복구 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 이와 같은 색 정보 기반의 영역분할 및 영역 대칭 기법을 제시하여 실시간으로 끊김이 없고 자연스러운 얼굴 모션 라이브러리를 생성 및 적용하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.12
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• pp.1247-1259
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• 2005

This paper proposes a real-time face recognition system which detects multiple faces from low resolution video such as web-camera video. Face recognition system consists of the face detection step and the face classification step. At First, it finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which have fast speed and robust performance. It generates reduced feature vector for each face region candidate by using principle component analysis. At Second, Face classification used Principle Component Analysis and multi-SVM. Experimental result shows that the proposed method achieves real-time face detection and face recognition from low resolution video. Additionally, We implement the auto-tracking face recognition system using the Pan-Tilt Web-camera and radio On/Off digital door-lock system with face recognition system.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.488-491
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• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 피부색 정보와 눈, 입의 위치를 찾아 실시간으로 얼굴을 인식하는 랩을 제안한다. 먼저 노이즈를 제거하여 얼굴 후보 영역을 지정한다. 지정된 얼굴 후보 영역에서 눈과 입을 찾고, 찾은 눈과 입 사이의 영역에서 에지를 탐색하여 코의 존재 유무를 검증하고 이를 바탕으로 얼굴인지 판단하는 절차를 따른다. 제안한 기법은 피부색 검출을 위해 YCbCr 을 이용하여 피부 영역을 찾고 지정한 피부 영역에서 노이즈를 제거한 후, Eye Map의 EyeMapC 연산을 통해 눈을 Lip Map을 통해 입을 찾는다. 찾아낸 눈과 입의 사이의 영역에서 Canny Edge 연산을 수행하여 코의 존재 유무를 판단하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하는 방법을 제안한다.