• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.565-568
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• 2008

본 논문은 RGB 24bit 컬러 영상으로 전달되는 카메라 원영상에 대해 사람의 얼굴을 안정적으로 감지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. RGB 입력영상을 HSI 기반의 컬러모델로 변환하여 피부 색상을 추출하고 그리드 영상을 기반으로 CCL (Connected-Component Labeling) 알고리즘을 적용하여 피부 블럽을 검출한 뒤, 아다부스트 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역과 얼굴이 아닌 다른 피부 영역을 구분한다. 제안방법은 일반적으로 얼굴 감지를 위하여 폭넓게 사용되고 있는 아다부스트 알고리즘만을 적용하였을 때보다 얼굴감지 오류를 줄일 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.9C
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• pp.756-760
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• 2010

This paper is proposed to an novel facial behavior recognition system for driver's fatigue detection. Facial behavior is shown in various facial feature such as head expression, head pose, gaze, wrinkles. But it is very difficult to clearly discriminate a certain behavior by the obtained facial feature. Because, the behavior of a person is complicated and the face representing behavior is vague in providing enough information. The proposed system for facial behavior recognition first performs detection facial feature such as eye tracking, facial feature tracking, furrow detection, head orientation estimation, head motion detection and indicates the obtained feature by AU of FACS. On the basis of the obtained AU, it infers probability each state occur through Bayesian network.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1897-1898
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• 2008

본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2861-2863
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• 2005

본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 새로운 얼굴 감지알고리즘을 제안한다. 퍼지 색상 필터는 조명 변화 및 주변 환경 이미지에 강인한 반면 영상의 크기가 커지고 성능을 향상에 따라 그 처리 속도가 현저하게 느려지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 논 본문에서는 2-단계 퍼지 색상 필터를 제안하였다. 제안된 2-단계 퍼지 색상 필터는 최소한의 규칙을 사용하여 대략적인 얼굴 후보 영역을 선별하고 선별된 얼굴 후보 영역에 대해 정확한 필터링을 적용함으로써 보다 빠르게 정확한 얼굴 후보 영역을 추출할 수 있다. 최종적으로 다양한 얼굴 영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.5
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• pp.1-8
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• 2021

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has affected the world seriously. Every person is required for wearing a mask properly in a public area to prevent spreading the virus. However, many people are not wearing a mask properly. In this paper, we propose an efficient mask detection system. In our proposed system, we first detect the faces of input images using YOLOv5 and classify them as the one of three scene complexity classes (Simple, Moderate, and Complex) based on the number of detected faces. After that, the image is fed into the Faster-RCNN with the one of three ResNet (ResNet-18, 50, and 101) as backbone network depending on the scene complexity for detecting the face area and identifying whether the person is wearing the mask properly or not. We evaluated our proposed system using public mask detection datasets. The results show that our proposed system outperforms other models.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.49-56
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• 2012

In this paper, we propose the method that decides the shot types using face detection technique. The shot types, such as close-up shot, medium shot, and long shot, can be applied as useful information for understanding narrative structure of movies. The narrative structure of movie is builded by characters. Also their mental and emotional changes become inextricably bound up with them of narrative. The shot types are decided by distance between character and camera. If put together above them, shot types can be found by using detection technique of face size of characters and understand narrative of movie. To do this, we propose the methodology to detect shot type by face detecting and implement the system to do it. Additionally, we evaluate the performance of the system. The implementation system has been evaluated as 95% for close-up shot detection and 90% for medium shot detection, while 53.3% is just detected for long shots.

• 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.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.3
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• pp.430-436
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• 2022

In this paper, we propose an intelligent camera for multiple body temperature detection. The proposed camera is composed of optical(4056*3040) and thermal(640*480), which detects abnormal symptoms by analyzing a person's facial expression and body temperature from the acquired image. The optical and thermal imaging cameras are operated simultaneously and detect an object in the optical image, in which the facial region and expression analysis are calculated from the object. Additionally, the calculated coordinate values from the optical image facial region are applied to the thermal image, also the maximum temperature is measured from the region and displayed on the screen. Abnormal symptom detection is determined by using the analyzed three facial expressions(neutral, happy, sadness) and body temperature values. In order to evaluate the performance of the proposed camera, the optical image processing part is tested on Caltech, WIDER FACE, and CK+ datasets for three algorithms(object detection, facial region detection, and expression analysis). Experimental results have shown 91%, 91%, and 84% accuracy scores each.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.566-567
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• 2016

최근 스마트기기가 발전함에 따라 종이책이 아닌 다양한 전자책뷰어가 등장하고 있다. 애플의 아이패드(iPad), 아마존의 킨들(kindle)과 같은 태블릿, 전자책 또는 스마트폰이 대표적인 예이며 스마트기기의 사용자 증가로 전용 단말기가 아닌 스마트폰 중심의 전자책 시장도 크게 성장하고 있다. 하지만 시니어 또는 스마트기기 사용을 어려워하는 사용자들이 전자책을 사용하는데 어려움을 느끼기 때문에, 전자책은 종이책에 비해 여전히 낮은 이용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정에 따라서 전자책 설정을 자동으로 변경해 주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 표정감지를 위하여 OpenCV 라이브러리를 이용하여 얼굴을 검출하고, Haar-Like 피처 기법으로 사용자의 눈 모양을 검출한다. 눈이 감겨있는 경우와 찌푸린 경우를 감지하여 이에 맞게 글자크기와 화면을 자동으로 설정해 준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2083-2084
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• 2006

본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 얼굴 감지 알고리즘 이용하여 얼굴을 인식하고 얼굴로부터 특징점(눈, 눈썹, 입)틀을 추출하고 추출된 특징점을 이용하여 감성을 판별하는 방법을 제안한다. 향상된 얼굴 인식 기술이란 퍼지 색상 필터의 단점이 영상의 크기와 성능에 따라 처리속도가 느려지는 것을 보완하기 위하여 최소한의 규칙을 사용하여 얼굴 후보 영역을 선별 적용하여 얼굴영역을 추출하는 기법을 말한다. 이렇게 추출된 얼굴영역에서 감정이 변화 할 때 가장 두드러지게 변화를 나타내는 눈, 눈썹 그리고 입의 특징점을 이용하여 감성을 분류한다.