• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.227-230
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• 2009

본 논문은 눈, 입 등 얼굴의 구성요소를 이용하여 얼굴을 보다 고속으로 탐지하는 방법을 제시한다. 얼굴 탐지 방법의 기본적인 절차는 피부색을 추출하여 SkinMap을 만들고, 그 내부에서 구성요소의 색상 특징을 이용하여 눈과 입을 검출 후, T형 구조 검증방식을 이용하여 추출한 후보요소들이 눈과 입에 해당하는지를 최종적으로 확인한다. 기존의 얼굴탐지 방식에 많이 사용되던 삼각형 구조 검증방식에 비해 보다 연산량이 적은 T형 구조 검증방식을 사용하고, 불필요한 방법을 제거 및 보완하여 보다 고속으로 얼굴을 탐지할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.801-806
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• 2004

감성 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술이지만, 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 낡아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술에서 얼굴 영상을 분석하는 기술 개발이 필요하다. 하지만 얼굴분석을 어려움으로 인해 많은 연구가 진행 중이다. 된 논문에서는 감정 인식을 위한 얼굴 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 영상 분석 알고리즘은 얼굴 영역 추출 알고리즘과 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘으로 구성된다. 얼굴 영역 추출 알고리즘은 다양한 조명 조건에서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있는 퍼지 색상 필터를 사용한 방법을 제안하였다. 또한 얼굴 구성 요소 추출 알고리즘에서는 가상 얼굴 모형을 이용함으로써 보다 정확하고 빠른 얼굴 구성 요소 추출이 가능하게 하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 각 알고리즘들의 수행 과정을 살펴보았으며 그 성능을 평가하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.443-450
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• 2009

본 논문에서는 눈 주변의 명암분포를 사용하여 영상에 존재하는 얼굴을 탐지하는 새로운 기술을 개발한다. 제안하는 얼굴탐지의 기본적인 절차는 얼굴구성요소 후보 추출, 눈과 입의 형태정보를 이용한 얼굴구성요소 후보 필터링, 눈 후보 주변영역의 에지와 명암분포를 인공신경망 에 적용하여 좌/우안 분류, 눈-입 조합을 통한 얼굴후보 추출, 코 영역 에지의 존재 유무를 이용한 얼굴 검증 순이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 눈의 주변영역 정보를 인공신경망에 적용하여 좌/우안 정보를 산출하여 얼굴을 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 이 방법은 피부색상을 이용하지 않으므로 다양한 조명환경과 복잡한 배경을 가지는 영상들에 존재하는 얼굴을 탐지할 수 있다. 탐지율 관점에서 기존의 주요 방법들 보다 우수함을 실험을 통하여 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.499-505
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• 2003

본 논문은 얼굴 인식을 위한 얼굴 요소 및 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 요소는 피부색을 이용하여 추출된 얼굴 영역에서 요소들간의 기하학적 정보를 이용하여 후보 영역을 정하고 후보 영역에서 요소들이 갖고 있는 고유 특성들을 이용하여 추출해 간다. 얼굴 인식에 적용된 얼굴 특징점은 추출된 얼굴 요소들간의 거리, 각 등의 기하학적인 관계로 나타낸다. 실험 결과, 얼굴 구성요소 추출이 잘 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2003

본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.165-168
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• 1996

복잡한 배경의 컬러 이미지에서 시점불변의 얼굴 탐지 방법이 제안되었다. 얼굴과 그 구성요소는 바라보는 각도에 따라서 다른 형태를 갖기 때문에 복잡한 배경 이미지에서 시점불변의 탐지를 위해서 얼굴의 컬러 정보를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 방법을 제안한다. 찾아진 얼굴은 눈과 입 등의 구성요소들의 기하학적 정보를 이용하여 검증된다. 제안된 방법은 크기, 이동, 방향에 불변한다. 또한 몇 십장의 화상을 이용한 실험 결과를 제공한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.93-102
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• 2005

최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3675-3682
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• 1999

이 논문에서는 칼라정보나 움직임 정보를 사용하지 않고 명암 영상에서 얼굴 구성요소론 추축하는 방법을 제안한다. 라플라시안 피라미드를 구성하고 저해상도 라플라시안 영상에서 명암 정보만을 이용하여 눈과 코 후보를 추출한 후 양 눈과 코로 구성될 수 있는 쌍을 구한다. 원 입력 영상에서는 이들 후보점들과 연관된 얼굴 구성요소들의 영역에서 수평 에지와 수직 에지를 찾고 이득 에지 정보를 사용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 다양한 얼굴 크기, 위치를 가진 영상들에 대한 실험 결과 좋은 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.131-136
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• 2004

미디어의 발달에 따라 다양한 정보가 미디어에 실리게 되는데 이중에서 표정은 흥미있는 정보중에 하나이다. 표정에는 인간 내면의 의중이 포함되어 있기 때문이다. 내면의 상태는 표정 뿐만 아니라 제스처로 나타나기도 하지만 중요도는 표정이 높다고 할 수 있다. 이 표정은 임의로 조작할 수도 있지만 대체로 내면의 의중을 포함한다. 또한 표정은 사람마다 독특한 개성을 가지고 있지만 대체로 일정 구분 가능한 공통점 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 USB CCD 카메라 환경의 동영상에서 표정을 분석하기 위해서 얼굴의 구성 요소를 검출 하고자 한다. 얼굴 구성요소에는 사람마다의 공통적인 표정 변화에 따른 특징점이 분포하기 때문이다. 구성 요소 검출을 위해서 먼저 동영상에서 한 프레임을 캡처하여 얼굴의 위치를 파악하고 얼굴영역을 분리한 다음 특징 점을 검출하게 된다.