• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.6
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• pp.79-91
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• 2004

Various facial pose detection and recognition has been a difficult problem. The problem is due to the fact that the distribution of various poses in a feature space is mere dispersed and more complicated than that of frontal faces, This thesis proposes a robust pose-expression-invariant face recognition method in order to overcome insufficiency of the existing face recognition system. First, we apply the TSL color model for detecting facial region and estimate the direction of face using facial features. The estimated pose vector is decomposed into X-V-Z axes, Second, the input face is mapped by deformable template using this vectors and 3D CANDIDE face model. Final. the mapped face is transformed to frontal face which appropriates for face recognition by the estimated pose vector. Through the experiments, we come to validate the application of face detection model and the method for estimating facial poses, Moreover, the tests show that recognition rate is greatly boosted through the normalization of the poses and expressions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.535-537
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• 2002

본 논문은 실시간 카메라 입력 환경에서의 새로운 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계 없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 세 종류의 웨이블릿 변환된 형판을 사용하고 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄이도록 하였다. 또한 세가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었으며, 효과적인 얼굴 추적 기법을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하여 그 지점에서의 탐색 영역에 형판 정합을 수행함으로써 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 실험을 위해 다양한 조명 조건에 따라 여섯 종류로 분류한 동영상 데이터에서 제안한 알고리즘은 약 96.8%의 뛰어난 얼굴 검출율을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.861-863
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• 2019

사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.165-170
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• 2003

This paper presents an integrated approach to unconstrained face recognition in arbitrary scenes. The front end of the system comprises of a scale and pose tolerant face detector. Scale normalization is achieved through novel combination of a skin color segmentation and log-polar mapping procedure. Principal component analysis is used with the multi-view approach proposed in[10] to handle the pose variations. For a given color input image, the detector encloses a face in a complex scene within a circular boundary and indicates the position of the nose. Next, for recognition, a radial grid mapping centered on the nose yields a feature vector within the circular boundary. As the width of the color segmented region provides an estimated size for the face, the extracted feature vector is scale normalized by the estimated size. The feature vector is input to a trained neural network classifier for face identification. The system was evaluated using a database of 20 person's faces with varying scale and pose obtained on different complex backgrounds. The performance of the face recognizer was also quite good except for sensitivity to small scale face images. The integrated system achieved average recognition rates of 87% to 92%.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.6
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• pp.1312-1317
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• 2003

This paper presents an integrated approach to unconstrained face recognition in arbitrary scenes. The front end of the system comprises of a scale and pose tolerant face detector. Scale normalization is achieved through novel combination of a skin color segmentation and log-polar mapping procedure. Principal component analysis is used with the multi-view approach proposed in[10] to handle the pose variations. For a given color input image, the detector encloses a face in a complex scene within a circular boundary and indicates the position of the nose. Next, for recognition, a radial grid mapping centered on the nose yields a feature vector within the circular boundary. As the width of the color segmented region provides an estimated size for the face, the extracted feature vector is scale normalized by the estimated size. The feature vector is input to a trained neural network classifier for face identification. The system was evaluated using a database of 20 person's faces with varying scale and pose obtained on different complex backgrounds. The performance of the face recognizer was also quite good except for sensitivity to small scale face images. The integrated system achieved average recognition rates of 87% to 92%.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.4
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• pp.49-55
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• 2010

Cast shadow caused by an illumination condition can produce troublesome effects for face recognition system using reflectance image. Consequently, we need to separate cast shadow area from feature area for improvement of recognition accuracy. A Bilateral filter smooths image while preserving edges, by means of a nonlinear combination of nearby pixel values. Processing such characteristics, this method is suited to our purpose in illumination estimation process based on Retinex. Therefore, in this paper, we propose a new illumination normalization method based on the Bilateral filter in face images. The proposed method produces a reflectance image that is preserved relatively exact cast shadow area, because coefficient of filter is designed to multiply proximity and discontinuity of pixels in input image. Performance of our method is measured by a recognition accuracy of principle component analysis(PCA) and evaluated to compare with other conventional illumination normalization methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.571-573
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• 2000

복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.623-624
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• 2009

본 논문에서는 신경망의 오류 역전파(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용한 얼굴의 정상 비정상을 인식하는 보안 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 정지영상 및 동영상에서 입력된 얼굴영상을 전처리 단계에서 얼굴영역을 검출하여 $160{\times}160$ 크기의 고정 크기로 확대 및 축소 작업을 거친다. Mosaic 처리와 LaplacianEdge 처리를 거쳐 $40{\times}40$ 크기로 이진화한 정규화 데이터를 Gravity-Center 처리를 한다. 오류 역전파 학습 알고리즘으로 얼굴의 특징을 학습한 후 각종 정상 및 비정상 얼굴 데이터를 이용하여 인식률을 실험 하였다. 실험데이터는 이 분야의 공인 자료인 LFW Face Database[7] 데이터를 사용하였으며, 실험결과는 제안된 방법이 문제 해결에 적합한 접근임을 보여준다.