• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.751-753
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• 2004

본 논문에서 색상을 기반으로 한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라 상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 검출 알고리즘은 얼굴색의 특징인 피부색상을 이용하여 후보영역을 검출하고 후보 영역에서 얼굴형태의 특징인 타원 형태를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출하였다. 얼굴 추적은 영상에서 검출된 얼굴의 크기 및 위치 정보와 Pan-Tilt 카메라의 위치정보를 이용하여 항상 얼굴이 카메라의 중심에 위치하도록 하였다. 우리는 실제 실험에서 초당 10프레임 이상의 실시간 얼굴 검출 및 추적에 성공하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.488-491
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• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.120-123
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.425-427
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• 2000

얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.167-174
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• 2013

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.25-28
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.89-96
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• 2010

본 논문은 얼굴을 관심 영역(ROI)으로 사용하는 자동 초점(AF, Auto Focusing) 시스템을 위 한 얼굴 검출 기능(Face Detection)의 얼굴 추적 향상 방법에 관한 것이다. 피부색을 바탕으로 얼굴을 검출하는 기존의 얼굴 검출 기능에서는 얼굴을 추적하기 위하여 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역에 대하여 현재 프레임의 스킨 픽셀 비율을 사용한다. 이 방법은 동영상에서 얼굴 영역의 안정성은 뛰어나지만, 얼굴 추적 성능은 다소 떨어진다. 따라서 얼굴 추적 성능을 향상 시키기 위하여, 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역과 현재 프레임에 검출된 얼굴 영역의 겹침을 조사하여 겹치는 영역의 면적을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안하였다. 검증을 위하여 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라용 CIS를 이용하여 실시간으로 얼굴 검출을 촬영하였고, 검출된 얼굴의 이동 궤적을 이용하여 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.586-599
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• 2012

본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.931-933
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• 2005

감시 시스템에서 많이 사용되는 팬틸트줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라로 객체 검출과 추적을 할 때 카메라를 섬세하게 제어하는 것이 중요하다. 본 논문은 팬틸트줌 카메라를 이용하여 얼굴을 검출 및 추적하는 감시 시스템 구성과 카메라 제어 방법을 제안한다. 얼굴 검출을 위해서 P. Viola가 제안한 Haar-like feature를 이용한 빠른 객체 검출방법을 이용하고 얼굴 추적을 위해서 CAMSHIFT와 AAM을 이용하여 얼굴 추적과 얼굴 특징 정보 추출이 가능한 감시 시스템 구현을 하였다.