• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.520-522
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• 2001

얼굴영역 및 얼굴구성요소 추출은 얼굴을 구별하고 인식하거나 얼굴 데이터베이스로부터 원하는 얼굴을 검색하기 위하여 필요한 기술로 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 배경이 복잡한 칼라 얼굴영상에서 워터쉐드와 동적 피부색 범위로 얼굴후보영역을 선택한 후 각 영역내의 소영역들에 대한 칼라특성과 대칭정보를 분석하여 얼굴영역과 비얼굴 영역을 구분함으로써 얼굴영역 및 얼굴구성요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법이 기존연구에 비해 피부색 배경영역에 의한 오류를 제거하고 정확성이 우수한 점을 실험결과롤 제시하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.273-276
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• 2005

본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.74-81
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• 2001

얼굴은 내측두(IT: inferotemporal) 영역에 독자적인 처리 공간을 가지고 있는 (Bruce, Desimone, & Gross, 1981; Rolls, 1992) 매우 복잡한 시각 자극이다. 본연구는 이러한 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고 이를 감성 공간과 연결시킬 목적으로 수행되었ㄷ. 이를 위해 본연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 특징들 및 특징들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 길이값들은 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기주으로 정규화(normalization)되었다. 그런 다음 36개의 얼굴 내부 특징 요소들과 5가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: proncipal component analysis)을 실시하고, 여기서 도출된 다섯 개의 요인점수를 기반으로 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간을 대표하는 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역을 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 선정된 얼굴들에 대해 일차적으로 감성 평가를 실시하여 2차원 감성 공간에 대표 얼굴들을 분포시켰다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.165-168
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• 1998

얼굴을 인식하는 연구 분야는 얼굴 영상을 분석하는 과정을 거친다. 또한, 얼굴 영상 분석은 얼굴 영상을 이용하는 모든 분야의 연구에 필요한 전처리 과정이라고 할 수 있다. 그러나 얼굴 영상을 분석하는 일은 많은 비용이 든다. 본 연구에서는 이러한 분석과정을 거치지 않고 얼굴 영상을 변형한다. 입력되어지는 얼굴 영상에 나타나는 얼굴 표정을 파악하기 위하여 입력되는 데이터의 변화를 가장 잘 표현해 주는 것으로 널리 알려져 있는 고유 벡터를 이용하며, 기존의 영상을 변형한새로운 영상을 생성하기 위해서 가장 직관적으로 사용할 수 있지만, 광류 영상을 구하는 과정이 시간적으로 많은 비용을 요구하기 때문에, 본 연구에서는 일반 영상에 대한 고유 벡터와 광류 영상에 대한 교유 벡터를 이용하여 고유 벡터 공간 상의 가중치 벡터를 전달하는 방법으로 영상을 처리할 때마다 수행하여야 하는 광류 계산과정을 제거하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.10
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• pp.48-58
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• 1998

We present a method that can recognize face images using independent component analysis that is used mainly for blind sources separation in signal processing. We assumed that a face image can be expressed as the sum of a set of statistically independent feature images, which was obtained by using independent component analysis. Face recognition was peformed by projecting the input image to the feature image space and then by comparing its projection components with those of stored reference images. We carried out face recognition experiments with a database that consists of various varied face images (total 400 varied facial images collected from 10 per person) and compared the performance of our method with that of the eigenface method based on principal component analysis. The presented method gave better results of recognition rate than the eigenface method did, and showed robustness to the random noise added in the input facial images.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.801-806
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• 2004

Although the technology for emotion recognition is important one which demanded in various fields, it still remains as the unsolved problem. Especially, it needs to develop the algorithm based on human facial image. In this paper, we propose the facial image analysis algorithm for emotion recognition. The proposed algorithm is composed as the facial image extraction algorithm and the facial component extraction algorithm. In order to have robust performance under various illumination conditions, the fuzzy color filter is proposed in facial image extraction algorithm. In facial component extraction algorithm, the virtual face model is used to give information for high accuracy analysis. Finally, the simulations are given in order to check and evaluate the performance.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.988-992
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• 2006

본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.146-151
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넓적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.10 no.1
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• pp.75-81
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• 2006

로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넙적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.225-230
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• 2004

얼굴 검출은 디지털화된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 둥을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 재스쳐 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 둥의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 포즈와, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 얼굴 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.