• 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 Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.230-232
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• 2011

Viola와 Jine가 제안한 AdaBoost를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 빠른 얼굴 검출 속도와 뛰어난 성능으로 인해 최근 여러분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘 중 하나이다. 하지만 AdaBoost를 이용하여 얼굴을 검출함에 있어 오검출이 존재하며, 이를 줄이기 위해서는 많은 연산이 요구되며, 실시간 얼굴 검출이 필요한 분야에 적용되기에는 속도 면에서 단점으로 작용한다. 기존의 Adaboost의 얼굴 검출기는 그레이스케일 영상만을 사용하므로, 영상의 컬러 정보와 부가적인 정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출률을 감소시킬 수 있고, 올바른 얼굴을 검출이 된 다음 추적 알고리즘에 적용을 시키면 동영상으로 입력되는 영상에 대해 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 얼굴 추적을 위한 사전단계로 컬러 정보와 부가적인 정보로 깊이 정보를 사용하여 얼굴을 효율적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.488-491
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• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.1
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• pp.53-59
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• 2011

In many face recognition applications such as security systems, it is assumed that upright faces are given to the system. In order for the system to be used in more general environments, the system should be able to deal with the rotated faces properly. It is a generally used approach to rotate the face detection window and apply face detector repeatedly to detect a rotated face in the given image. But such an approach requires a lot of computation time. In this paper, a method of extracting the axis of symmetry for a given set of points is proposed. The axis of symmetry for the edge points in the face detection window is extracted in a way that is fast and accurate, and the face detector is applied only for that direction. It is shown that the mean and standard deviation of the symmetry detection error is $0^{\circ}$ and $3^{\circ}$ respectively, for the database used.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.790-792
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.2
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• pp.11-20
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• 2010

In this paper we propose a face detection system which consists of a method of face candidate extraction using skin color and a method of face verification using the feature of facial structure. Firstly, the proposed extraction method of face candidate uses the image segmentation and merging algorithm in the regions of skin color and the neighboring regions of skin color. These two algorithms make it possible to select the face candidates from the variety of faces in the image with complicated backgrounds. Secondly, by using the partial face classifier, the proposed face validation method verifies the feature of face structure and then classifies face and non-face. This classifier uses face images only in the learning process and does not consider non-face images in order to use less number of training images. In the experimental, the proposed method of face candidate extraction can find more 9.55% faces on average as face candidates than other methods. Also in the experiment of face and non-face classification, the proposed face validation method obtains the face classification rate on the average 4.97% higher than other face/non-face classifiers when the non-face classification rate is about 99%.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.453-456
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• 2000

본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴 영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴검출 방법에 비해 얼굴 개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.55-58
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• 2016

본 논문은 사람의 얼굴 영상에서 잡티를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 입력받은 영상에서 Haar-like Feature 기반 Adaboost 알고리즘과 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 잡티를 제거하기 위해서는 먼저 눈, 코, 입, 눈썹과 같은 얼굴의 주요부위를 검출하고 이 영역을 제외한 순수 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용해야한다. 사람의 얼굴은 미세하게 명암도 차이가 나는 부분이 많기 때문에 가우시안 스무딩을 적용한 후, 그래프 기반 분할 방법을 사용하여 눈, 입, 눈썹을 분할한다. 코 영역은 각 픽셀에 대해 인접픽셀과의 R 채널의 차이값을 가중치 맵으로 만들고 가중치 맵을 분석하여 영역을 분할한다. 분할된 영역에 사람 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 주요부위를 검출한다. 얼굴의 주요부위를 검출하고 그 부위를 제외한 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용한다. 잡티는 Edge와 색상 정보를 이용하여 검출하고, 잡티주변을 검사하여 잡티가 아닌 깨끗한 피부를 잡티 영역에 복사하여 채워나가는 방식으로 피부 영역을 복원한다.

• 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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• 2003.05b
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• pp.484-487
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• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴영상에서 피부색상 정보를 이용하여 얼굴을 검출하고 얼굴특징자인 눈, 코, 입의 얼굴특징 벡터를 추출한 후, 벡터들로부터 특징 평가함수를 적용하여 개인의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 논문에서는 입력 영상에서 대하여 얼굴 피부색의 정보와 명암도 정보를 동시에 사용하여 얼굴영역을 검출한 후, 검출한 얼굴 영역에서 특징점인 눈, 코, 입 등을 추출한 다음, 각 특징 점들에 대한 기하학적 위치특성과 상관성을 이용한 얼굴특징 평가함수를 구성하였다. 제안한 알고리즘으로 230 장의 얼굴영상에 대하여 실험에 적용한 결과 얼굴검출 효율과 인식 성능을 개선할 수 있었다.