• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.453-458
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• 2006

본 연구에서는 몽타주와 얼굴사진의 유사도를 산출하여, 유사도에 따라 얼굴사진의 순위를 정하는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴부위를 눈썹, 눈, 코, 입, 이마 등 27개로 나누고, 부위별 특징은 196개로 분류한다. 눈 부위의 특징을 예로 들면, 쌍꺼풀, 외꺼풀, 큰 눈, 작은 눈, 동그란 눈, 긴 눈, 처진 눈, 치켜 올라간 눈 등으로 분류할 수 있다. 나아가서, 200명의 얼굴사진 각각에 대해 특징을 분류하여, DB로 구축한다. 임의의 얼굴에 대해 몽타주를 작성하고, 몽타주에 대한 특징을 선택하여, DB의 얼굴 사진과 유사도를 산출하여, 순위를 정한다. 10명의 얼굴에 대해 몽타주를 작성하고, DB의 얼굴사진을 유사도에 따라 순위를 정한 결과, 1위 $\sim$ 6위 사이에 동일인물이 검색되었으며, 평균은 1.9위이었다. 이 결과는 몽타주를 작성하여 200매 얼굴의 유사도 순위를 정하면, 평균적으로는 2위에서, 적어도 6위 이내에서 동일 얼굴을 검색할 수 있다는 의미이다. 몽타주를 이용한 수사는 몽타주를 배포하여 시민의 신고에 의존하는 수동적인 방법을 사용하고 있으나, 이 방법을 이용하면, 용의자를 압축하여 검거하는 능동적인 수사가 가능하다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.7
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• pp.548-559
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• 2009

The cascade face detector learned by Adaboost algorithm, which was proposed by Viola and Jones, is state of the art face detector due to its great speed and accuracy. In spite of its great performance, it still suffers from false alarms, and more computation is required to reduce them. In this paper, we want to reduce false alarms with less computation using facial color. Using facial color information, proposed face detection model scans sub-window efficiently and adapts a fast face/non-face classifier at the first stage of cascade face detector. This makes face detection faster and reduces false alarms. For facial color filtering, we define a facial color membership function, and facial color filtering image is obtained using that. An integral image is calculated from facial color filtering image. Using this integral image, its density of subwindow could be obtained very fast. The proposed scanning method skips over sub-windows that do not contain possible faces based on this density. And the face/non-face classifier at the first stage of cascade detector rejects a non-face quickly. By experiment, we show that the proposed face detection model reduces false alarms and is faster than the original cascade face detector.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.559-564
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• 2002

본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.5
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• pp.79-91
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• 2004

This paper proposes avatar face generation system that uses shading mechanism and facial features extraction method of facial recognition. Proposed system generates avatar face similar to human face automatically using facial features that extracted from a photo. And proposed system is an approach which compose shade and facial features. Thus, it has advantages that can make more realistic avatar face similar to human face. This paper proposes new eye localization method, facial features extraction method, classification method for minimizing retrieval time, image retrieval method by similarity measure, and realistic avatar face generation method by mapping facial features with shaded face pane.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.53-54
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• 2018

주어진 영상으로부터의 3 차원 얼굴 모델링은 얼굴 분석, 애니메이션, 생체 인식 등의 많은 컴퓨터비전 및 그래픽스 응용분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 헤어 영역은 얼굴에 비해 모양의 다양성과 모델의 복잡도가 현저히 높다. 기존의 연구는 주로 얼굴 영역에 한정한 3 차원 얼굴 모델링을 중심으로 이루어졌지만 헤어 모델링은 중요하게 다루지 않고 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 심층인공신경망의 일종인 FCN (fully connected network)을 이용하여 인물 영상에서 헤어 부분을 영역화하고 그와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 데이터베이스에서 검색하여 3 차원 얼굴 모델에 증강함으로써 완전한 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 제안한다. 이는 FCN 을 이용하여 다양한 인물 영상에 대하여 네트워크 학습을 수행하는 과정과 3D 헤어 데이터베이스의 구축 과정을 포함한다. 실험 결과 적절한 수준의 헤어 모델이 3 차원 얼굴 모델링 결과물에 증강됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.180-185
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• 2002

본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.853-862
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• 2002

Face Detection can be defined as follows : Given a digitalized arbitrary or image sequence, the goal of face detection is to determine whether or not there is any human face in the image, and if present, return its location, direction, size, and so on. This technique is based on many applications such face recognition facial expression, head gesture and so on, and is one of important qualify factors. But face in an given image is considerably difficult because facial expression, pose, facial size, light conditions and so on change the overall appearance of faces, thereby making it difficult to detect them rapidly and exactly. Therefore, this paper proposes fast and exact face detection which overcomes some restrictions by using neural network. The proposed system can be face detection irrelevant to facial expression, background and pose rapidily. For this. face detection is performed by neural network and detection response time is shortened by reducing search region and decreasing calculation time of neural network. Reduced search region is accomplished by using skin color segment and frame difference. And neural network calculation time is decreased by reducing input vector sire of neural network. Principle Component Analysis (PCA) can reduce the dimension of data. Also, pose estimates in extracted facial image and eye region is located. This result enables to us more informations about face. The experiment measured success rate and process time using the Squared Mahalanobis distance. Both of still images and sequence images was experimented and in case of skin color segment, the result shows different success rate whether or not camera setting. Pose estimation experiments was carried out under same conditions and existence or nonexistence glasses shows different result in eye region detection. The experiment results show satisfactory detection rate and process time for real time system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.520-522
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• 2001

얼굴영역 및 얼굴구성요소 추출은 얼굴을 구별하고 인식하거나 얼굴 데이터베이스로부터 원하는 얼굴을 검색하기 위하여 필요한 기술로 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 배경이 복잡한 칼라 얼굴영상에서 워터쉐드와 동적 피부색 범위로 얼굴후보영역을 선택한 후 각 영역내의 소영역들에 대한 칼라특성과 대칭정보를 분석하여 얼굴영역과 비얼굴 영역을 구분함으로써 얼굴영역 및 얼굴구성요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법이 기존연구에 비해 피부색 배경영역에 의한 오류를 제거하고 정확성이 우수한 점을 실험결과롤 제시하고 분석한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.10C
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• pp.983-991
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• 2005

Human faces are commonly found in a video such as a drama and provide useful information for video content analysis. Therefore, face detection plays an important role in applications such as face recognition, and face image database management. In this paper, we propose a face detection algorithm based on pre-processing of scene change detection for indexing and cast searching in video. The proposed algorithm consists of three stages: scene change detection stage, face region detection stage, and eyes and mouth detection stage. Experimental results show that the proposed algorithm can detect faces successfully over a wide range of facial variations in scale, rotation, pose, and position, and the performance is improved by $24\%$with profile images comparing with conventional methods using color components.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.161-164
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• 2001

캐릭터의 자동 생성이란 영상처리 기법을 이용하여 사람의 얼굴에서 특징을 추출하고, 이 특징들을 기반으로 독특한 캐릭터를 자동으로 얻어내는 방법을 의미한다. 본 논문에서는 사람마다의 얼굴의 특성에 기반한 캐릭터를 자동으로 생성하기 위하여 얼굴의 각 구성요소들의 특징을 효과적으로 추출하기 위한 방법을 제시한다. 얼굴을 구성하는 각각의 요소들의 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 각 구성요소에 해당하는 데이터베이스를 검색하여 특징을 잘 표현할 수 있는 그림을 선택한다. 최종적으로 선택된 그림들은 원 이미지의 비율에 맞도록 재구성하여 얼굴 캐릭터를 생성한다.