• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.13-24
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• 2002

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화 된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기 값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용 시 문제점가운데 하나인 초기 값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다. 이상에서 추출된 얼굴의 특성정보는 차후 얼굴 인식 및 얼굴 특성을 설명하는 얼굴 특성 서술자로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 감성과학
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• 제10권1호
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• pp.113-125
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• 2007

본 연구에서는 동영상 자극과 정지 영상 자극을 사용하여 얼굴 표정의 영역(얼굴 전체/눈 영역/입 영역)에 따른 정서 상태 전달 효과를 알아보고자 하였다. 동영상 자극은 7초 동안 제시되었으며, 실험 1에서는 12개의 기본 정서에 대한 얼굴 표정 제시 유형과 제시 영역에 따른 정서 인식 효과를, 실험 2에서는 12개의 복합 정서에 대한 얼굴 표정 제시 유형과 제시 영역에 따른 정서 인식 효과를 살펴보았다. 실험 결과, 동영상 조건이 정지 영상 조건보다 더 높은 정서 인식 효과를 보였으며, 입 영역과 비교하였을 때 동영상에서의 눈 영역이 정지 영상 보다 더 큰 효과를 보여 눈의 움직임이 정서 인식에 중요할 것임을 시사하였다. 이는 기본 정서 뿐 아니라 복합 정서에서도 어느 정도 관찰될 수 있는 결과였다. 그럼에도 불구하고 정서의 종류에 따라 동영상의 효과가 달라질 수 있기 때문에 개별 정서별 분석이 필요하며, 또한, 얼굴의 특정 영역에 따라서도 상대적으로 잘 나타나는 정서 특성이 다를 수 있음을 사사해 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.790-792
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.733-735
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출을 설명한다. 기존의 얼굴 전체 영역을 사용한 검출의 문제점과 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법의 차이점을 제시하며, 얼굴 전체 영역을 사용한 검출 방법에서 해결하기 어려운 문제점을 해결 하고자 한다. 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법은 Support Vector Machines (SVM)을 사용한다. 이 SVM을 사용하여 독립적으로 얼굴 요소를 찾으며, 각각의 얼굴 요소의 위치 정보를 이용한 지식 기반 방법을 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별해 낸다 실험 결과에서 알 수 있듯이 얼굴 요소 기반 알고리즘은 얼굴 요소 가려짐 및 얼굴 요소의 유실에 강인함을 볼 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1123-1132
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• 2000

얼굴영역을 추출하기 위한 방법은 크게 얼굴의 지형적 특징추출에 기반한 방법과 얼굴형판 정합에 기반한 방법으로 분류할 수 있다. 일반적으로 복잡한 배경의 영상에서는 형판정합 방법이 우수하나, 형판의 대표성을 부여하기가 어렵다는 점이 문제시되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴영역을 추출하기 위하여 복잡한 얼굴패턴을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있는 Hotelling변환 과정을 이용하여 얼굴형판을 생성하고 이를 적용하여 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출한다. 또한 휴리스틱한 임계치를 이용하여 두 사람 이상의 얼굴영역을 추출하고 기울어진 얼굴영역을 추출하기 위한 방법도 제시한다. 실험을 통하여 다양한 입력영상에 대한 추출 결과와 고유얼굴에 기반한 방법의 특징을 살펴 보았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.609-613
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 비디오 인덱싱을 위해 얼굴 영역 추출을 통한 장면 전환 검출 방법을 제시하였다. 히스토그램과 사람의 피부색 검출을 통해 사람의 얼굴을 포함하는 후보 프레임을 찾고, 얼굴 영역과 특징 추출을 통해 사람을 포함하는 키 프레임을 검출하여 비디오의 장면 전환 프레임을 검출하고, 실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.613-628
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• 2008

본 연구는 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따른 정서 인식과 정서 변별 간 관계를 알아보기 위하여 수행되었다. 실험 1에서는 개인의 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따라 정서 인식 정도가 어떻게 달라지는지 알아보았다. 그 결과 공감-체계화 유형에 따른 정서 인식 정도에는 유의미한 차이가 없었고, 얼굴제시영역과 정서유형에 따른 차이는 유의미하게 나타났다. 실험 2에서는 과제를 바꾸어 개인의 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따라 정서 변별 정도에 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 얼굴제시영역과 정서 유형에 따른 정서 변별 정도에 유의미한 차이가 있었다. 공감-체계화 유형과 정서유형 간 유의미한 상호작용이 있었는데, 기본정서에서는 공감-체계화 유형에 따른 변별 정도가 유의미한 차이를 보이지 않은 반면, 복합정서에서는 공감-체계화 유형 간 유의미한 차이를 보였다. 즉, 정서 인식과 달리 정서 변별에 있어서는 정서 유형에 따라 공감-체계화 유형 간 정확률에 차이가 나타났다. 이는 정서를 인식하는 것과 변별하는 것이 공감-체계화 유형에 따라 다르게 나타난다는 것을 보여준다. 본 연구를 통해 한 개인이 가지고 있는 공감하기와 체계화하기 특성, 얼굴제시영역, 정서유형이 정서인식과 정서 변별에 서로 다른 영향을 줄 수 있다는 것을 밝혔다.