• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.507-511
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• 2007

기존의 얼굴 인식 기술은 얼굴 검출과 얼굴 인식이라는 두 분야로 나뉘며, 얼굴 검출 기술은 주로 얼굴 인식을 위한 전처리 단계로 이용되었다. 이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 사진 콘텐츠를 분류하는 것에도 이용될 수 있다. 얼굴 검출 기술을 통해 사람이 있는 경우 인물 사진, 없는 경우 풍경 사진으로 분류한다. 그러나 기존의 얼굴 검출 기술만으로는 정확성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 사진의 구조 단순도 알고리즘을 제안 한다. 구조 단순도는 사진의 색상 구도의 단순비율을 의미하며, 일반적으로 인물 사진일 때 작은 값을 풍경 사진일 때 큰 값을 갖는다. 제안 방법의 유용성을 검증하기 위해 인물 사진 250장, 풍경 사진 250장을 이용하여 분류 실험을 하였다. 얼굴 검출 기술만을 이용한 실험은 66%의 정확성을 나타낸 반면 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용한 실험은 74.6%를 나타내었다. 따라서 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용하면 효과적인 사진 분류를 할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.85-88
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• 2002

얼굴 영역을 검출하는 데 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 정보가 컬러 정보이다. 하지만 컬러정보는 사용하는 컬러모델링 및 얼굴의 Skin Color를 평가하는 범위를 어떻게 정의하느냐에 따라 얼굴의 검출 성능에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 얼굴 영역을 검출하기 위한 첫 번째 조건으로 Skin color영역을 색상값과 다양한 데이터로부터 명암도에 따른 Skin color의 분포와 비율을 학습 함으로써 Skin color 영역을 검출 성능을 높이며, 퍼지 아트 알고리즘을 이용하여 얼굴과 비얼굴 데이터에 인증함으로써 얼굴 영역의 검출 성능을 높인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.77-82
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• 2012

본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.95-98
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• 2008

본 논문은 기존의 질감기반 (texture) 얼굴검출 시스템에서 컬러 영상을 도입하여 성능개선의 중요한 부분인 얼굴 오검출율을 줄이는 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 컬러 성분은 흑백 성분과 비교하여 낮은 공간 주파수 영역을 가지는 특징이 있다. 질감기반 얼굴검출에서 높은 대비 (contrast) 성분의 에지는 얼굴이 아닌 영역에서 얼굴로 오인할 수가 있다. 본 논문에서는 이런 오인을 감소하기 위해 독립적인 컬러 채널 성분들을 질감기반 얼굴 검출에 각각 이용하여 그 얻어진 결과들을 융합 (fusion) 하는 방법을 제안한다. 실험결과로 제안한 칼라 채널 융합 방법을 통해 얻은 얼굴 검출율은 기존 흑백 영상과 비슷하게 유지되며 오검출율을 현저히 줄이는 것을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.927-933
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• 2013

OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1247-1259
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• 2005

본 연구는 웹카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 동영상을 이용한 얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 검출 단계와 얼굴 분류 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 얼굴 검출 단계에서는 빠르고 강인한 객체 검출 성능을 가진 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분을 수행하여 데이타의 크기기 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한 다음에 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진 분류를 수행하여 얼굴 후보 영역을 검증하였다. 둘째, 얼굴 분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 SVM을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도에서도 높은 얼굴 검출율과 동영상에서 실시간 처리가 가능한 빠른 다중 얼굴 검출과 인식 성능을 보였다. 또한 팬-틸트 기능을 가진 웹카메라를 이용한 자동 추적형 얼굴 인식 시스템을 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시켰고, 얼굴 인식 시스템의 응용으로 무선 On/off 얼굴인식 도어락 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.130-131
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• 2009

얼굴 영역 검출은 얼굴 인식, 얼굴 복원 등 산업 및 학술 여러 분야에 걸쳐 사용되는 기술이다. 고속의 얼굴 영역 검출을 위하여 고성능 하드웨어를 사용하거나 고속 알고리즘을 사용하는데, 본 논문에서는 GPU 기반 프로그래밍 기법인 CUDA를 이용하여 고속 얼굴 영역 검출 시스템을 구현하였다. 기존의 얼굴 영역 검출 시스템은 처리 속도의 한계로 인해 고속의 검출이 어려웠을 뿐 아니라 고속으로 동작하도록 하려면 고가의 시스템 부품을 사용하여야 하므로 사용자에게 부담을 안겨주었다. 그러나 nVidia 등 그래픽 칩셋 제조업체들이 속속 내놓고 있는 GPGPU 기술을 이용하여 얼굴 영역 검출 시스템을 구현할 경우 보다 저렴한 가격에 보다 뛰어난 성능을 가질 수 있도록 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 범용 GPU 사용 기술 중 하나인 nVidia의 CUDA를 이용하여 얼굴 검출 시스템을 구현하였다. 실험 결과 GPU 기반 시스템은 CPU 기반 시스템보다 고속으로 검출이 가능함을 확인하였다. 제안하는 방법은 nVidia 그래픽 카드가 설치된 시스템에서 고속의 감시카메라 서버 등으로 적용이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.470-481
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• 2006

본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.