• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2096-2099
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• 2003

본 논문에서는 입력 영상의 컬러 정보를 이용함으로써 조명 변화나 얼굴의 자세 변화에 둔감하게 얼굴 정보를 고속 검출하는 알고리듬을 제안하였다 계산복잡도가 작으면서도, 조명의 변화에 민감하지 않은 특성을 가진 NCC (normalized color component) 좌표계에서 정의한 살색에 기반하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 내에서의 눈의 검출에도 색상 분포 특성을 이용함으로써 얼굴의 숙임(nod), 돌림(shake), 기울임(tilt)등에 의한 자세 변화에 대해서도 둔감하게 두 눈의 위치를 고속으로 찾도록 하였다. 특히 집중자(concentrator)를 제안 적용하여 유동적인 눈썹의 영향을 줄이고 눈안의 중심 위치를 찾도록 가중치 눈지도(eye map)를 도입하였다. 제안된 알고리듬이 조명 변화나 얼굴의 다양한 자세 변화가 있는 영상에서 얼굴 후보 영역과 두 눈의 위치를 효과적으로 검출함을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.931-933
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• 2005

감시 시스템에서 많이 사용되는 팬틸트줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라로 객체 검출과 추적을 할 때 카메라를 섬세하게 제어하는 것이 중요하다. 본 논문은 팬틸트줌 카메라를 이용하여 얼굴을 검출 및 추적하는 감시 시스템 구성과 카메라 제어 방법을 제안한다. 얼굴 검출을 위해서 P. Viola가 제안한 Haar-like feature를 이용한 빠른 객체 검출방법을 이용하고 얼굴 추적을 위해서 CAMSHIFT와 AAM을 이용하여 얼굴 추적과 얼굴 특징 정보 추출이 가능한 감시 시스템 구현을 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.1
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• pp.85-91
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• 2011

The technique, which is able to detect and recognize characters in videos such as a movie or TV drama, can be used for applications which are database management of a general user's facial images for the suppliers of PVR(personal video recorder), mobile phones, and multimedia, etc. In this paper, we propose a face detection algorithm. It searches the character through cast indexing when the scene is changed in video. It is consisted of three stages. The first step is the detection-step of the scene change after producing a paused image. The second step is the face detection-step using color information. The final step is the detection-step which detects its features by the facial boundary. According to the experimental result, it has detected faces in different conditions successfully and more advanced than the existing other one that are using only color information.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.8
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• pp.1057-1068
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• 2005

This paper proposes a real-time face detection system which detects multiple faces from low resolution video such as web-camera video. First, It finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which selects a small number of critical features from a larger set. Next, it generates reduced feature vector for each face region candidate by using principle component analysis. Finally, it classifies if the candidate is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine) based binary classification. According to experiment results, the proposed method achieves real-time face detection from low resolution video. Also, it reduces the false detection rate than existing methods by using PCA and SVM based face classification step.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.717-720
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• 2002

본 논문은 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통하여 실시간 얼굴 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 영역 검출과 추적의 두 단계로 구성되어 있다. 검출 단계에서는 피부색깔 모델과 움직임 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역들을 검출하고, 검출된 후보 영역들을 주성분 분석을 통하여 검증한다. 추적 단계에서는 검출된 얼굴들 중에서 현재 추적 중인 얼굴과 가장 유사한 얼굴을 찾아 전체 영상의 중심에 위치하도록 pan/tilt 위에 놓여진 카메라를 제어하여 추적한다. 제안된 방법은 잡음이 많은 배경 상황에서도 존은 실험 결과를 보여준다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.8
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• pp.982-999
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• 2006

In this paper, we propose an automatic facial phrenology analysis and avatar drawing system based on internet using multi color information and face geometry. In the proposed system, we detect face using logical product of Cr and I which is a components of YCbCr and YIQ color model, respectively. And then, we extract facial feature using face geometry and analyze user's facial phrenology with the classification of each facial feature. And also, the proposed system can make avatar drawing automatically using extracted and classified facial features. Experimental result shows that proposed algorithm can analyze facial phrenology as well as detect and recognize user's face at real-time.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.7 no.1
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• pp.55-60
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• 2014

In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.240-243
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• 2002

In this paper, we propose a face region detection based on skin-color distribution and facial feature extraction algorithm in color still images. To extract face region, we transform color using general skin-color distribution. Facial features are extracted by edge transformation. This detection process reduces calculation time by a scale-down scanning from segmented region. we can detect face region in various facial Expression, skin-color deference and tilted face images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.739-741
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• 2004

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 많은 관련 알고리즘 중에 매우 빠른 트레이닝 시간과 처리속도 향상의 장점을 가지고 있다 그러므로 특히 동영상에서의 얼굴 검출에서 유용하게 쓰일 수 있다. 이러한 방법으로 검출된 얼괄 데이터는 HMM(Hidden Markov Model)알고리즘을 이용하여 이미 트레이닝된 얼굴 데이터베이스와의 비교를 통해 얼굴인식에 있어서 가장 확률이 높은 사람을 본인의 얼굴로 인증하는 신원 확인 시스템을 구현할 수 있게 된다. 신원 확인 시스템에 있어서 얼굴 검출 율이나 신원 확인 성공률은 모두 학습 과정에 의해 결정되기 때문에 얼마나 많은 학습을 효율적으로 하느냐에 따라 성능이 좌우된다. 이러한 시스템은 카메라에 얼굴을 보여주는 것만으로 신원 확인이 가능하기 때문에 번거로운 신원 확인 과정을 거쳐야 하는 다른 시스템 구조에 비해 매우 편리한 기능을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.