• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.343-345
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• 2001

본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.56-63
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• 2008

Image calibration at preprocessing step is very important for face recognition rate improvement, and background noise deletion affects accuracy of face recognition specially. In this paper, a method is proposed to remove background area utilizing elliptical model at preprocessing step for face recognition rate improvement. As human face has the shape of ellipse, a face contour can be easily detected by using the elliptical model in face images.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2008-2011
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• 2003

얼굴인식의 전처리 단계는 주위의 배경으로부터 얼굴 영상을 분리하여 분석해야 한다. 이러한 전처리 단계는 환경적 요인으로 인해 많은 어려움을 가지고 있다. 또한, 개인별 특징의 차이, 얼굴의 기울어짐과 회전각도 및 영상내의 얼굴 크기 등으로 인해 어려움이 존재한다. 원영상을 입력받아 피부색을 통해 얼굴영역을 검출해 내어 사람의 표정변화에 가장 강인한 코 부분을 추출하여 워터쉐이드 변환을 하여 각 개인마다 다르게 가지고 있는 코의 패턴의 데이터를 저장하여 얼굴 인식에 이용할 수 있는 인자 값으로 이용한다. 따라서, 본 논문에서는 얼굴인식의 특징값을 코의 패턴을 이용하여 인식함으로써 다른 논문에서 제시하고 있는 눈의 특징이나 얼굴 각의 특징의 단점을 극복하여 보다 정화한 얼굴 인식을 할 수 있는 전처리 방법을 제시한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1435-1444
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• 2006

We present an effective and real-time face detection method based on Principal Component Analysis(PCA) and Support Vector Machines(SVMs). We extract simple Haar-like features from training images that consist of face and non-face images, reinterpret the features with PCA, and select useful ones from the large number of extracted features. With the selected features, we construct a face detector using an SVM appropriate for binary classification. The face detector is not affected by the size of a training data set in a significant way, so that it showed 90.1 % detection rates with a small quantity of training data. it can process 8 frames per second for $320{\times}240$ pixel images. This is an acceptable processing time for a real-time system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.2C
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• pp.194-199
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• 2009

This paper proposes a face detection algorithm that uses geometrical information on face and hair region. This information that face adjoins hair regions can be the important one for face detection. It is also kept in images with frontal, rotated and lateral face. The face candidates are founded by the analysis of skin regions after detecting the skin and hair color regions in an image. Next, the intersected lesions between face candidates and hair's are created. Finally, the face candidates that include the subsets of these regions turn out to be face. Experimental results showed the high detection rates for frontal and lateral faces as well as faces geometrically distorted.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.520-523
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• 2011

휴대 단말 기기에 대한 관심 증가와 함께 사용자의 얼굴을 검출하는 응용 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 주변 조명 등의 영향으로 얼굴 검출이 어려운 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 다양한 접근방법이 제안되어 왔지만, 제한된 하드웨어에 적용하기에는 높은 복잡도를 가지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 효율적으로 얼굴 검출 정확도를 향상 시킬 수 있는 조명 대비를 개선 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 입력된 영상에서 가우시안 분포를 분석하고, 분석된 분포를 기반으로 각기 다른 조명 대비 개선 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 다양한 조명 환경에서 얼굴 검출 정확도를 향상 시키는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.523-525
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• 2001

컴퓨터의 보편화와 멀티미디어의 발전으로 많은 인공지능의 분야들이 실생활에 응용되고 있다. 이중에서 얼굴 인식은 최근에 연구가 활발한 분야 중의 하나이며 인터넷 또는 멀티미디어를 통한 보안 시스템 등에서 많은 응용이 기대되고 있다. 이러한 이유로 향후 얼굴인식이 차지하는 비중은 더욱 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 조명에 대한 환경 변화에 덜 민감한 시스템을 구현하기 위하여 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)과 가보 제트(Gabor jet)에 환경 파라미터를 추가하여 병렬적으로 수행하는 얼굴 인증시스템을 구형 하였다. 실험을 통하여 기존의 주성분 분석이나 가보 제트 만을 이용한 얼굴인식 알고리즘 보다 환경 변화에 덜 민감하고 오 인증률이 저하된 결과를 나타낸 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.189-193
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• 2000

표정인식 시스템을 구현하기 위해서는 어떠한 얼굴 특징점이 특정한 내적상태와 밀접한 관련이 있는가를 알아야한다. 이를 위해 MPEG-4 FDP 중 39개의 얼굴 특징점을 사용하여 쾌-불쾌 및 각성-수면의 내적상태와 얼굴 특징요소간의 상관관계를 분석하였다. 연극배우들의 다양한 표정연기 사진 150장으로부터, 5개의 필터 크기와 8개의 필터 방위로 구성된 Gator wavelet을 사용하여 39개의 특징점을 중심으로 영상처리 하였다. 이들 특징점의 필터 반응 값과 내적상태의 상관관계를 분석한 결과, 내적상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었고, 각성-수면 차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간빈도 필터가 내적상태와 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선 방위가 내적상태와 관련이 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.835-837
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• 2005

최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.10-12
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• 2012

얼굴인식은 보안 등 다수의 응용분야에서 중요하게 이용되는데, 얼굴인식을 위한 학습은 많은 계산시간이 소요되기 때문에 신속한 학습이 필요한 경우 가속화가 필요하다. 한편, 그래픽스 프로세서 유닛(GPU)은 대용량 정보처리를 빠르게 수행할 수 있어 최근 폭넓은 분야에서 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 주성분 기반의 얼굴인식 알고리즘을 GPU 에서 병렬 수행하여 가속하는 기법을 제안하였다. 주성분 기반의 얼굴인식 각각의 과정들의 병렬성을 분석하여 가속화 이득을 최대하였고, C/OpenCV[2]로 구현된 순차적인 버전[3]과 비교했을 때, 전체 학습시스템에서 최대 약 40 배의 성능이득을 얻었다.