• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.394-397
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• 2011

애플의 아이폰4 스마트폰에 OpenCV 라이브러리를 활용하여 실시간 처리가 가능한 영상처리 프로그램을 구현하였다. 구현된 영상처리 프로그램은 이치화, 적응이치화, 에지 추출, 외곽선 추출 등이며 Objective-C 언어로 버튼 등의 인터페이스를 사용하는 아이폰 앱으로 구현되었다. 또한 증강현실을 구현하기 위해 Wagner가 개발한 ARToolKitPlus 라이브러리의 각 단계를 분석하였으며, 이 라이브러리를 이용해 Loulier가 아이폰에 구현한 VRToolKit을 이용하여 가상물체를 실시간으로 증강하는 실험을 진행하였다. 가상물체는 OpenGL ES 함수를 사용해 텍스처맵핑 기법으로 제작한 지구 모형으로 실시간 증강시에도 매끄럽게 정합되는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 스마트폰에서의 얼굴인식 등의 영상처리 프로그램 개발 및 멀티마커의 인식 등의 증강현실 프로그램 개발의 기본 토대로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1013-1016
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• 2017

본 논문에서는 사각형의 형태를 벗어나 임의의 다각형 평면에 원하는 "카메라 입력 영상", "비디오 클립", 혹은 "3차원 그래픽 실시간 렌더링 영상"등을 보다 쉽게 매핑 시킬 수 있는 인터랙티브 프로젝션 매핑 소프트웨어 시스템을 설계 구현하였다. 제안 시스템은 얼굴 인식 기능을 통하여 사용자 혹은 관객이 프로젝션 매핑 작품 앞에 등장하였음을 인식하고, 관객의 모습이 미디어 콘텐츠의 일부로 실시간 포함되어 임의의 평면에 매핑하는 기능을 포함하고 있다. 제안 시스템은 프로젝션 매핑의 초보자가 쉽게 사용할 수 있도록 텍스트 기반의 구성 파일 (Configuration File)에 매핑 평면과 미디어 콘텐츠의 형태 및 내용을 정의해 주도록 하는 구조로 구성하였다. 제안 시스템의 유용성을 확인하기 위하여, 육면체, 원구형, 사각 평면 형태의 실제의 객체에 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 매핑 한 미디어 작품을 제작하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.247-250
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• 2000

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 연속적인 얼굴 영상에서 실시간으로 눈의 위치를 자동적으로 추출하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 주 요소로써 주로 히스토그램 분석과 색상 정보를 이용하여 눈 영역의 윤곽을 추출하는 방법이 제기되고 있다. 본 논문에서는 명암의 변화에도 비교적 적응력이 강한 이진화 기법을 사용하여 원영상을 이진화하고, 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 후보 영역을 추출한다. 이러한 후보영역들은 ART2 신경회로망을 이용하여 병합되며, 병합된 후보 영역들은 얼굴 요소의 기하학적 사전지식을 기반으로 검증되어, 시간에 따라 모양변화가 급변하는 눈 영역에 대한 실시간 추출을 가능하게 한다. 이상의 연구 결과는 교통사고 방지를 위한 눈의 졸림감지 등의 응용 시스템에 이용될 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.19-26
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• 2008

In this paper, we converted an RGB into an YCbCr image input from CCD camera and then after compute difference two consecutive images, conduct Glassfire Labeling. We extract an image become ware of motion-change, if the difference between most broad(area) and Area critical value more than critical value. We enforce the detection of facial characteristics to an extracted motion-change images by using AdaBoost algorithm to extract an characteristics.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.15 no.3
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• pp.76-79
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• 2014

Face recognition is very challenging because of the unexpected changes of pose, expression, and illumination. Facial detection in the mobile environments has additional difficulty since the computational resources are very limited. This paper discusses face detection based on frequency domain matched filtering in the mobile environments. Face detection is performed by a linear or phase-only matched filter and sequential verification stages. The candidate window regions are selected by a number of peaks of the matched filtering outputs. The sequential stages comprise a skin-color test and an edge mask filtering tests, which aim to remove false alarms among selected candidate windows. The algorithms are built with JAVA language on the mobile device operated by the Android platform. The simulation and experimental results show that real-time face detection can be performed successfully in the mobile environments.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.79-86
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• 2005

In this paper, we propose a new LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) algorithm for real-time face recognition systea This system greatly consists of the two parts: 1) face extraction part; 2) face recognition part. In the face extraction Part we applied subtraction image, the detection of eye and mouth region , and normalization method, and then in the face recognition Part we used LINF in extracted face candidate region images. The existing recognition system using only PCA(Principal Component Analysis) showed low recognition rates, and it was hard in the recognition system using only LDA(Linear Discriminants Analysis) to apply LDA directly when the training set is small. To overcome these shortcomings, we reduced dimension as the matrix that had non-negative value to be different from former eigenfaces and then applied LDA to the matrix in the proposed system We have experimented using self-organized DAIJFace database and ORL database offered by AT(')T laboratory in Cambridge, U.K. to evaluate the performance of the proposed system. The experimental results showed that the proposed method outperformed PCA, LDA, ICA(Independent Component Analysis) and PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm) method within the framework of recognition accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.344-346
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• 2020

비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.433-435
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• 2001

얼굴 인식분야에서 실시간 얼굴검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색컬러 모델을 통한 얼굴영역검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 피부색 모델은 밝기 정보를 제거한 단일 채널의 색상모델이 대부분이다. 이에 본 논문에서는 얼굴피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위하여, 피부색 특성을 고려하여, 밝기 성분을 제거한 RGB 컬러를 모두 사용하는 H, Cb, Cg의 다채널 피부색 모델을 제시한다. 또한, 색상정보에서 사용하지 않은 밝기 정보는 영상 분할을 통해 사용한다. 제안하는 피부색 모델을 통한 얼굴영역 추출 과정을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.13 no.5
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• pp.19-28
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• 2017

Various methods for reducing the load on the server have been implemented in performing face recognition remotely by the spread of IP security cameras. In this paper, IP surveillance cameras at remote sites are input through a DSP board equipped with face detection function, and then face detection is performed. Then, the facial region image is transmitted to the server, and the face recognition processing is performed through face recognition distributed processing. As a result, the overall server system load and significantly reduce processing and real-time face recognition has the advantage that you can perform while linked up to 256 cameras. The technology that can accomplish this is to perform 64-channel face recognition per server using distributed processing server technology and to process face search results through 250 camera channels when operating four distributed processing servers there was.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.10
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• pp.53-62
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• 2011

In this paper, high-tech IT Convergence, to the development of complex technology, special technology, video object recognition technology was considered only as a smart - phone technology with the development of personal portable terminal has been developed crossroads. Technology-based detection of 3D face recognition technology that recognizes objects detected through the intelligent video recognition technology has been evolving technologies based on image recognition, face detection technology with through the development speed is booming. In this paper, based on human face recognition technology to detect the object recognition image processing technology is applied through the face recognition technology applied to the IP camera is the party of the mouth, and allowed the ability to identify and apply the human face recognition, measurement techniques applied research is suggested. Study plan: 1) face model based face tracking technology was developed and applied 2) algorithm developed by PC-based measurement of human perception through the CPU load in the face value of their basic parameters can be tracked, and 3) bilateral distance and the angle of gaze can be tracked in real time, proved effective.