• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.267-270
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• 2004

본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.1
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• pp.25-34
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• 2010

Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For robust face recognition with respect to illumination variations, illumination normalization of face images is usually applied as a preprocessing step. Most of previously proposed illumination normalization methods cannot handle cast shadows in face images effectively. In this paper, We propose a new face illumination normalization method based on the illumination-separated face identity texture subspace. Since the face identity texture subspace is constructed so as to be separated from the effects of illumination variations, the projection of face images into the subspace produces a good illumination-normalized face images. Through experiments, it is shown that the proposed face illumination normalization method can effectively eliminate cast shadows as well as attached shadows and achieves a good face illumination normalization.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.5
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• pp.477-486
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• 2008

Facial expression, which changes face geometry, usually has an adverse effect on the performance of a face recognition system. To improve the face recognition rate, we propose a normalization method of facial expression to diminish the difference of facial expression between probe and gallery faces. Two approaches are used to facial expression modeling and normalization from single still images using a generic facial muscle model without the need of large image databases. The first approach estimates the geometry parameters of linear muscle models to obtain a biologically inspired model of the facial expression which may be changed intuitively afterwards. The second approach uses RBF(Radial Basis Function) based interpolation and warping to normalize the facial muscle model as unexpressed face according to the given expression. As a preprocessing stage for face recognition, these approach could achieve significantly higher recognition rates than in the un-normalized case based on the eigenface approach, local binary patterns and a grey-scale correlation measure.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1046-1053
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• 2000

본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.310-312
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• 2003

본 논문은 3차원 얼굴 형상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 형상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나, 입력된 형상에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력시의 오류 돌을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징(눈, 코, 입 등)을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 형상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 코 형상 추출 마스크를 사용하여 입력된 형상으로부터 코 영역을 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.496-498
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• 2001

Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.1
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• pp.54-60
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• 2004

Face recognition is one of the problems to be solved by appearance based matching technique. However, the appearance of face image is very sensitive to variation in illumination. One of the easiest ways for better performance is to collect more training samples acquired under variable lightings but it is not practical in real world. ]:n object recognition, it is desirable to focus on feature extraction or normalization technique rather than focus on classifier. This paper presents a simple approach to normalization of faces subject to directional illumination. This is one of the significant issues that cause error in the face recognition process. The proposed method, ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression), is to find the plane that best fits the intensity distribution of the face image using the multiple linear regression, then use this plane to normalize the face image. The advantages of our method are simple and practical. The planar approximation of a face image is mathematically defined by the simple linear model. We provide experimental results to demonstrate the performance of the proposed ICR method on public face databases and our database. The experimental results show a significant improvement of the recognition accuracy.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.243-246
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• 2001

턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.331-333
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• 2003

본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.4
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• pp.737-742
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• 2013

The surveillance system has been developed to be intelligent which can judge and cope by itself using human recognition technique. The existing face recognition is excellent at a short distance but recognition rate is reduced at a long distance. In this paper, we analyze the performance of face recognition according to interpolation and face recognition algorithm in face recognition using the multiple distance face images to training. we use the nearest neighbor, bilinear, bicubic, Lanczos3 interpolations to interpolate face image and PCA and LDA to face recognition. The experimental results show that LDA-based face recognition with bilinear interpolation provides performance in face recognition.