• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.458-460
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• 1998

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

• 정보보호학회지
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• 제20권3호
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• pp.48-57
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• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.149-156
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• 2003

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 입력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 기관을 검출하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 얼굴의 회전, 조영의 변화가 어느 정도 허용되고 피부색 배경이 얼굴에 병합된 경우에도 얼굴영역과 얼굴기관(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법으로, 입력영상에 따른 적응적 칼라 색상정보와 얼굴기관의 부분 템플릿매칭을 조합한 알고리즘을 제안한다. 변환된 HSV 칼라 좌표계상의 대역적 피부색상 정보와 히스토그램을 이용한 적응적 피부색상 정보로 얼굴영역을 검출한 뒤, 얼굴영역 안에서 입술색상 정보로 도출된 입술영역의 X축 기울기를 이용해 회전얼굴을 보정하고, 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿을 이용해 눈을 검출한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.24-29
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• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2001

본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2006

본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.