• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.3
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• pp.25-35
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• 2014

This paper proposes a method of boosting-based classification for the purpose of real-time face detection. The proposed method uses depth images to ensure strong performance of face detection in response to changes in lighting and face size, and uses the depth difference feature to conduct learning and recognition through the I-MCTBoost classifier. I-MCTBoost performs recognition by connecting the strong classifiers that are constituted from weak classifiers. The learning process for the weak classifiers is as follows: first, depth difference features are generated, and eight of these features are combined to form the weak classifier, and each feature is expressed as a binary bit. Strong classifiers undergo learning through the process of repeatedly selecting a specified number of weak classifiers, and become capable of strong classification through a learning process in which the weight of the learning samples are renewed and learning data is added. This paper explains depth difference features and proposes a learning method for the weak classifiers and strong classifiers of I-MCTBoost. Lastly, the paper presents comparisons of the proposed classifiers and the classifiers using conventional MCT through qualitative and quantitative analyses to establish the feasibility and efficiency of the proposed classifiers.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.1
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• pp.70-75
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• 2016

Nowadays, there are many research for recognizing face of people using the machine vision. the machine vision is classification and analysis technology using machine that has sight such as human eyes. In this paper, we propose algorithm for classifying human face using this machine vision system. This algorithm consist of Convolutional Neural Network and cascade face detector. And using this algorithm, we classified the face of subjects. For training the face classification algorithm, 2,000, 3,000, and 4,000 images of each subject are used. Training iteration of Convolutional Neural Network had 10 and 20. Then we classified the images. In this paper, about 6,000 images was classified for effectiveness. And we implement the system that can classify the face of subjects in realtime using USB camera.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.6
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• pp.806-813
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• 2010

Human facial expression shows human's emotion most exactly, so it can be used as the most efficient tool for delivering human's intention to computer. For fast and exact recognition of human's facial expression on a 2D image, this paper proposes a new method which integrates an Discrete Adaboost classification algorithm and a neural network based recognition algorithm. In the first step, Adaboost algorithm finds the position and size of a face in the input image. Second, input detected face image into 5 Adaboost strong classifiers which have been trained for each facial expressions. Finally, neural network based recognition algorithm which has been trained with the outputs of Adaboost strong classifiers determines final facial expression result. The proposed algorithm guarantees the realtime and enhanced accuracy by utilizing fastness and accuracy of Adaboost classification algorithm and reliability of neural network based recognition algorithm. In this paper, the proposed algorithm recognizes five facial expressions such as neutral, happiness, sadness, anger and surprise and achieves 86~95% of accuracy depending on the expression types in real time.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.518-525
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• 2007

컴퓨터와 사용자와의 효과적인 정서적 상호작용의 도구로서 의인화된 형태의 인터페이스 에이전트의 정서 표현에 대한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구는 의인화된 인터페이스 에이전트가 어떤 정서를 표현하는가에 초점을 두고 있다. 그러나 인간과의 원활한 정서적 상호작용에 영향을 미치는 것은 어떤 정서인가의 문제만이 아니다. 인간은 타인의 상황과 정서에 공감하는 방식으로 정서를 표현하는 상대를 더 긍정적으로 평가한다. 또한 공감하는 방식의 정서 표현은 사회적으로 적용되는 성별 고정관념에 따라 여성적 속성으로 분류된다. 따라서 공감하는 방식의 정서 표현이라 하더라도 표현의 주체가 남성이냐 여성이냐에 따라 상대방의 인식이 달라질 수 있다. 본 연구는 인간간의 사회적 관계에서 일어나는 공감적인 정서 표현과 표현하는 주체의 성별의 효과가 인간-인터페이스 에이전트간의 상호작용에서도 나타나는지를 검증하기 위하여 참가자와 인터페이스 에이전트가 함께 게임에 참여하는 과제를 실시하고 인터페이스 에이전트의 성별, 참가자의 성별, 얼굴 표정과 말을 통한 정서 표현의 공감 여부(타인의 상황에 공감하는 정서 표현 - 자신의 상황에 대한 정서 표현), 정서 표현 여부(얼굴 표정과 말로 정서를 표현 - 정서가 배제된 무표정과 말)에 따라 인터페이스 에이전트에 대해 참가자가 지각한 배려, 호감, 신뢰, 지능, 지배, 순종이 어떻게 다른지를 측정하는 실험을 실시했다. 그 결과, 타인의 상황과 정서에 공감하는 방식으로 정서를 표현하는 에이전트의 배려, 지능, 순종적 성향을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 남성 에이전트의 경우, 정서를 표현하거나 정서가 배제된 표현을 하는 조건에 관계없이 참가자가 지각하는 배려와 호감의 차이가 없었으나, 여성 에이전트의 경우 정서를 표현하는 조건에서 배려와 호감이 높은 것으로 평가되었다. 반대로 참가자가 인터페이스 에이전트에 대해 갖는 신뢰에 대해서 여성 에이전트의 경우, 정서를 표현하거나 정서가 배제된 표현을 하는 조건에 관계없이 참가자가 느끼는 신뢰의 차이가 없었으나 남성 에이전트의 경우, 정서가 배제된 표현을 하는 에이전트에게 더 높은 신뢰를 보였다. 또한 남성 참가자에 비해 여성 참가자가 에이전트의 배려, 호감, 지능, 순종을 높게 평가하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 사용자와 인터페이스 에이전트 간의 원활한 정서적 상호작용을 위해서는 어떤 정서를 표현할 것인지 뿐만 아니라 누구에 대한 정서를 어떻게 표현하는지, 정서를 표현하는 에이전트가 남성인지 여성인지, 에이전트와 상호작용하는 사용자가 남성인지, 여성인지를 고려할 필요가 있음을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.299-302
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• 2001

The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region of face candidate. The feature information in the region of the face candidate is used to detect the face region. In the recognition step, as a tested, the 120 images of 10 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression. Input variables of the neural networks are the geometrical feature information and the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of$.$10 persons show that the proposed method yields high recognition rates.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.451-454
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• 2005

본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.9
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• pp.822-826
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• 2001

The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region of face candidate. The feature information in the region of the face candidate is used to detect the face region. In the recognition step, as a tested, the 120 images of 10 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression. Input variables of the neural networks are the geometrical feature information and the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of 10 persons show that the proposed method yields high recognition rates.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.61 no.1
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• pp.143-147
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• 2012

The rapid growth of camera technology can provide various types of information which was not previously provided. Furthermore, IP camera which has rapid data transfer rate and high resolution particularly provide a lot of useful functions beyond the existing simple surveillance capabilities. We are developing Real-Time Face Recognition Access Control System based on the camera technology, and improvement of face detection and recognition algorithms are vitally needed to realize that system. In this paper, we proposes a method to improve the computing speed and detection rate by adding new features to the existing Viola-Jones detection algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1093-1096
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• 2021

우리는 1 인 가구가 늘어나고 있고 주거 침입 사고도 많이 발생하고 있는 현재 사회에 맞게 도어락에 보안을 강화하고, 집안에 CCTV 를 설치하여 감시하는 서비스를 제공하여 거주자의 불안감을 덜어내도록 한다. 사용한 H/W 는 아두이노와 지문인식센서로 도어락의 지문인증에, 라즈베리파이와 웹 캠은 도어락의 얼굴인증, CCTV 에 사용하여 구축했다. 또한 도어락 인증에 성공하면 집 모형의 문을 열어주기 위해 서보 모터를 사용했다. 사용한 S/W 는 데이터 저장, 얼굴 인증은 AWS 클라우드 서비스를 활용했고, 스마트폰 알람은 FCM 을 사용하였다. OpenCV 를 사용해 움직임 감지를 하고, Flask, Ngrok 를 활용해 실시간 스트리밍이 가능하도록 했다. 어플에서는 관리자가 데이터를 관리(조회, 추가, 삭제)를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1043-1046
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• 2021

인공지능 무인 감독 시스템을 이용하여 코로나 시대에 다수의 인원이 한 공간에서 시험을 볼 수 없는 상황을 극복하고, 전염병의 확산을 피해 언제 어디서든 시험을 볼 수 있는 시대를 도래한다. 미리 학습된 이미지를 바탕으로 얼굴을 판별하고, Motion recognition 기능을 이용하여 얼굴, 동공, 자세 등의 움직임을 인식하여 분석한다. 이처럼 인공지능 시스템을 이용한다면, 실시간 수업 학생 관리, 범죄 예방 등 타 분야에서 다양한 서비스를 실용화할 수 있다.