• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.29-30
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• 2021

본 논문에서는 이미지 분류에 쓰이는 최신 모델로 CNN과 ImageNet을 기반으로 한 EfficientNet을 활용해서 Square, Oval, Oblong, Round, Heart 총 다섯 가지의 얼굴 모양으로 분류하는 task에 두 가지 데이터로 실험해보고 추가적으로 Image Augmentation 기법을 활용해 성능향상을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.4
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• pp.614-623
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• 1994

Synthesizing speech and facial images is necessary for human interface that man and machine converse naturally as human do. The target of this paper is synthesizing the facial images. In synthesis of the facial images a three-dimensional (3-D) shape model of the face is used for realizating the facial expression variations and the lip shape variations. The various facial expressions and lip shapes harmonized with the syllables are synthesized by deforming the three-dimensional model on the basis of the facial muscular actions. Combications with the consonants and the vowels make 14.364 syllables. The vowels dominate most lip shapes but the consonants do a part of them. For determining the lip shapes, this paper investigates all the syllables and classifies the lip shapes pattern according to the vowels and the consonants. As the results, the lip shapes are classified into 8 patterns for the vowels and 2patterns for the consonants. In advance, the paper determines the synthesis rules for the classified lip shape patterns. This method permits us to obtain the natural facial image with the various facial expressions and lip shape patterns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.631-642
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• 2003

We propose an approach to extract and to classify facial features into some classes from one's photo as prepared classification standards to generate one's avatar. Facial Feature Extraction and Classification was executed at eyes, nose, lips, jaw separately and I presented each facial features and classification standards. Extracted Facial Features are used for calculation to features of professional designer's facial component images. Then, most similar facial component images are mapped onto avatar's vector face.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.7
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• pp.1495-1504
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• 2012

This paper proposes an algorithm to classify and analyze facial features such as eyebrow, eye, mouth and chin based on the geometric features of the face. As a preprocessing process to classify and analyze the facial features, the algorithm extracts the facial features such as eyebrow, eye, nose, mouth and chin. From the extracted facial features, it detects the shape and form information and the ratio of distance between the features and formulated them to evaluation functions to classify 12 eyebrows types, 3 eyes types, 9 mouth types and 4 chine types. Using these facial features, it analyzes a face. The face analysis algorithm contains the information about pixel distribution and gradient of each feature. In other words, the algorithm analyzes a face by comparing such information about the features.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.976-981
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• 2006

수화는 청각장애인이 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상 현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기존의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 얼굴 표정을 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 높이기 위해 수화 동작 그래픽 편집기를 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 각 손 모양에 대해 21 개의 파라마터로 구성된 데이터를 손가락 별로 분류한 후, 손가락 고유 기호로 변환하고, 손 모양 이름과 일련 번호를 부여하여 손 모양 데이터를 얻었으며, 유사한 손 모양을 그룹으로 묶은 손 모양 그룹 데이터를 구성하여 손 모양 데이터 사전을 구축하였다. 구축된 손 모양 사전을 수화 동작 편집기에 적용함으로써 사용자는 손 모양 그룹과 손 모양 이름, 일련번호를 선택하여 손의 각 관절 움직임을 쉽게 편집할 수 있으며, 이를 가상현실 공간에서 움직여 볼 수 있다. 또한, 얼굴 표정과 안색을 편집할 수 있는 기능을 추가함으로써 수화 동작 중에 얼굴 표정을 쉽게 표현할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.404-406
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• 2000

캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1465-1473
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• 2006

In this paper, we present an approach for facial expression recognition using Active Shape Models(ASM) and a state-based model in image sequences. Given an image frame, we use ASM to obtain the shape parameter vector of the model while we locate facial feature points. Then, we can obtain the shape parameter vector set for all the frames of an image sequence. This vector set is converted into a state vector which is one of the three states by the state-based model. In the classification step, we use the k-NN with the proposed similarity measure that is motivated on the observation that the variation-regions of an expression sequence are different from those of other expression sequences. In the experiment with the public database KCFD, we demonstrate that the proposed measure slightly outperforms the binary measure in which the recognition performance of the k-NN with the proposed measure and the existing binary measure show 89.1% and 86.2% respectively when k is 1.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.4
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• pp.9-16
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• 2020

Pronunciation recognition systems that use only video information and ignore voice information can be applied to various customized services. In this paper, we develop a system that applies a Bayesian classifier to distinguish Korean vowels via lip shapes in images. We extract feature vectors from the lip shapes of facial images and apply them to the designed machine learning model. Our experiments show that the system's recognition rate is 94% for the pronunciation of 'A', and the system's average recognition rate is approximately 84%, which is higher than that of the CNN tested for comparison. Our results show that our Bayesian classification method with feature values from lip region landmarks is efficient on a small training set. Therefore, it can be used for application development on limited hardware such as mobile devices.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.7
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• pp.19-27
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• 2021

In this paper, we propose a method for detecting characters in images and detecting facial regions, which consists of two tasks. First, we separate two different characters to detect the face position of the characters in the frame. For fast detection, we use You Only Look Once (YOLO), which finds faces in the image in real time, to extract the location of the face and mark them as object detection boxes. Second, we present three image processing methods to detect accurate face area based on object detection boxes. Each method uses HSV values extracted from the region estimated by the detection figure to detect the face region of the characters, and changes the size and shape of the detection figure to compare the accuracy of each method. Each face detection method is compared and analyzed with comparative data and image processing data for reliability verification. As a result, we achieved the highest accuracy of 87% when using the split rectangular method among circular, rectangular, and split rectangular methods.