• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.553-555
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• 2022

This paper is about a real-time automatic face recognition system based on one-shot panoramic scanning. It detects multiple faces in real time through a single panoramic scanning process and recognizes pre-registered faces. Instead of recognizing multiple faces within a single panoramic image, multiple faces are recognized using multiple images obtained in the scanning process. This reduces the panorama image creation time and stitching error, and at the same time can improve the face recognition performance by using the accumulated information of multiple images. It is expected that it can be used in various applications such as a multi-person smart attendance system with only a simple image acquisition device.

• 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 Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1401-1403
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• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.43-45
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• 2013

본 논문은 안경착용 얼굴영상을 위한 실시간 눈 인식 알고리즘을 제안한다. 학습 알고리즘에 기반한 기본의 눈 인식 방법은 안경을 착용한 얼굴영상이 입력으로 주어질 경우 안경의 다양한 크기와 색깔, 형태로 인해 알고리즘의 학습 효율이 크게 떨어져 낮은 눈 인식 성능을 갖게 된다. 제안하는 방법은 모폴로지 연산을 통해 얼굴영상에서 안경이 포함된 부분을 검출하여, 안경으로 인한 눈 인식 알고리즘의 성능저하를 막는다. 성능평가를 위해 제안하는 방법을 Viola & Jones의 눈 인식 학습 기반 눈 인식 알고리즘에 적용하였으며 Spacek의 얼굴영상 데이터베이스를 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 눈 인식 알고리즘의 처리속도를 15fps (frames per second)에서 14.2fps로 하락시키면서 인식률을 75%에서 96.3%로 향상하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.55-70
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• 2009

Vision-based Human computer interaction is an emerging field of science and industry to provide natural way to communicate with human and computer. In that sense, inferring the emotional state of the person based on the facial expression recognition is an important issue. In this paper, we present a novel approach to recognize facial expression from a sequence of input images using emotional specific HMM (Hidden Markov Model) and facial motion tracking based on optical flow. Conventionally, in the HMM which consists of basic emotional states, it is considered natural that transitions between emotions are imposed to pass through neutral state. However, in this work we propose an enhanced transition framework model which consists of transitions between each emotional state without passing through neutral state in addition to a traditional transition model. For the localization of facial features from video sequence we exploit template matching and optical flow. The facial feature displacements traced by the optical flow are used for input parameters to HMM for facial expression recognition. From the experiment, we can prove that the proposed framework can effectively recognize the facial expression in real time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1077-1079
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• 2020

본 논문에서는 현재 활발히 연구 중에 있는 얼굴 인식의 전 과정인 얼굴 검출단계를 OpenCV를 이용한 안드로이드 기반의 휴대용 스마트폰으로 실시간 얼굴 및 눈 영역을 검출하는 어플리케이션의 개발을 수행하였다. 얼굴 검출 및 눈 검출 기술은 OpenCV에서 제공하는 실시간 얼굴 인식을 위해 이미지에서 얼굴의 특징을 찾는 기법 중 하나인 Haar-like Feature을 이용한 검출 방식을 사용하였다. 얼굴 검출 및 눈 검출에 대해 스마트폰에서 촬영한 이미지를 사용하여 구현 결과를 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.437-441
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• 2006

본 논문에서는 Active Appearance Model과 EFM을 기반으로 하는 실시간 표정인식 시스템을 설명한다. AAM은 얼굴추적, 얼굴인식 그리고 물체인식과 같은 시스템에 널리 사용되어 지고 있다. 시스템에 사용된 AAM은 Inverse Compositional Image Alignment를 적용한Independent AAM으로서 fitting 속도가 빨라 실시간 시스템에 매우 효과 적이다. 시스템의 성능 평가는 Cohn-Kanade Image DB의 표정영상과 연속영상을 사용하여 실시 하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.2
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• pp.49-54
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• 2017

In this paper, we use face database to detect human emotion in real time. Although human emotions are defined globally, real emotional perception comes from the subjective thoughts of the judging person. Therefore, judging human emotions using computer image processing technology requires high technology. In order to recognize the emotion, basically the human face must be detected accurately and the emotion should be recognized based on the detected face. In this paper, based on the Cohn-Kanade Database, one of the face databases, faces are detected by combining the detected faces with the database.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.12
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• pp.17-23
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• 2019

In this paper, I propose a system development methodology that accepts images taken by camera attached to drone in real time while controlling mini drone and recognize and confirm the face of certain person. For the development of this system, OpenCV, Python related libraries and the drone SDK are used. To increase face recognition ratio of certain person from real-time drone images, it uses Deep Learning-based facial recognition algorithm and uses the principle of Triples in particular. To check the performance of the system, the results of 30 experiments for face recognition based on the author's face showed a recognition rate of about 95% or higher. It is believed that research results of this paper can be used to quickly find specific person through drone at tourist sites and festival venues.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.369-372
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• 2011

본 논문에서는 가상현실 및 게임, 로봇인지 분야에서 쓰일 수 있는 실시간 얼굴인식을 제안한다. 현대 사회는 영상처리 기술의 발달로 인하여 많은 자동화 시스템이 개발된다. 빠르게 발전하는 정보화 시대에 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(Interaction)은 매우 중요하며 보다 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 전통적인 얼굴인식 방법인 주성분 분석(PCA)은 영상의 크기에 따라 계산의 복잡도가 증가하고, 특징 벡터를 구하기 위해 많은 연산을 해야 하는 문제가 발생하지만 GPU를 이용할 경우 반복적 계산의 효율적 처리가 가능하여 뛰어난 성능을 낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 GPU사용 기술 중 nVidia에서 제공하는 CUDA를 활용한 실시간 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 검증한다.