• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.737-740
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• 2002

본 논문에서는 영상에서 연속적인 얼굴 표정 변화 인식 방법에 대하여 제안하였다. 제안된 방법은 가중 결합으로 정합 된 분류 그래프를 이용한 얼굴 특징점 추적과 특징 궤도와 표정 변화 모델의 비교에 의한 얼굴표정 인식의 두 가지 부분으로 구성된다. 표정 변화 모델은 얼굴 특징 동작과 표정의 변화사이의 연관 관계를 표현한 B-spline 곡선을 이용하여 구성된다. 유형뿐만 아니라 표정의 변화 단계까지 인식 할 수 있다. 더욱이 획득된 표정 정보는 다음 프레임의 추적의 지침으로 피드백 됨에 따라 추적의 검색 시간을 감소시킴으로서 교점 확산 구간을 최소화 할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.7-15
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• 2014

This paper proposed a recognition algorithm of human facial expressions using the PCA and the template matching. Firstly, face image is acquired using the Haar-like feature mask from an input image. The face image is divided into two images. One is the upper image including eye and eyebrow. The other is the lower image including mouth and jaw. The extraction of facial components, such as eye and mouth, begins getting eye image and mouth image. Then an eigenface is produced by the PCA training process with learning images. An eigeneye and an eigenmouth are produced from the eigenface. The eye image is obtained by the template matching the upper image with the eigeneye, and the mouth image is obtained by the template matching the lower image with the eigenmouth. The face recognition uses geometrical properties of the eye and mouth. The simulation results show that the proposed method has superior extraction ratio rather than previous results; the extraction ratio of mouth image is particularly reached to 99%. The face recognition system using the proposed method shows that recognition ratio is greater than 80% about three facial expressions, which are fright, being angered, happiness.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.128-130
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• 2019

최근 딥러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정 인식(facial expression recognition) 기술이 상당한 진보를 이루었다. 얼굴표정 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있으며, 인포테인먼트 시스템(Infotainment system), 인간-로봇 상호작용(human-robot interaction) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 얼굴표정 인식 분야는 학습 데이터의 부족, 얼굴 각도의 변화 또는 occlusion 등과 같은 많은 문제들이 존재한다. 본 논문은 얼굴표정 인식 분야에서의 위와 같은 고유한 문제들을 다룬 기술들을 포함하여 고전적인 기법부터 최신 기법에 대한 연구 동향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.197-200
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• 2014

This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing risk situation. The proposed method firstly extracts the facial region from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, discriminates facial expression, and recognizes risk situation. The proposed method is evaluated for Cohn-Kanade database image. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates risk situation well.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.6
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• pp.772-776
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• 2006

A research about facial image recognition is studied in the most of images in a full race. A representative part, effecting a facial image recognition, is eyes and a mouth. So, facial image recognition researchers have studied under the central eyes, eyebrows, and mouths on the facial images. But most people in front of a camera in everyday life are difficult to recognize a fast change of pupils. And people wear glasses. So, in this paper, we try using Principal Component Analysis(PCA) for facial image recognition in blindfold case.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.232-234
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• 2021

최근 휴먼-컴퓨터 인터페이스, 가상현식, 증강현실, 지능형 자동차등에서 얼굴표정 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴표정인식 연구는 대부분 맨얼굴을 대상으로 하고 있지만 최근 코로나-19로 인해 마스크 착용한 사람들이 많아지면서, 마스크를 착용했을 때의 표정인식에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 마스크를 착용했을 때에도 실시간으로 표정 분류가 가능한 시스템개발을 목표로 구동에 필요한 알고리즘을 조사했고, 그 중 Tiny-YOLOv3와 ResNet50 알고리즘을 이용하기로 했다. 얼굴과 표정 데이터셋 등에서 모은 이미지 데이터를 사용하여 실행해 보고 그 적절성 및 성능에 대해 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.163-167
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• 2009

본 논문에서는 크게 2단계에 걸쳐 다양한 형태의 얼굴을 가진 2차원 애니메이션 상의 캐릭터 얼굴구성요소를 추출하고 표정을 분석한다. 첫 번째 단계에서는, 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에서 이용되었던 동적메쉬모델을 간소화하여 캐릭터 얼굴에 적용하기 위한 최적의 표준 메쉬모델을 제작하고, 이 모델을 사용하여 얼굴구성요소의 위치 및 형태정보를 추출한다. 두 번째 단계에서는, 앞 단계에서 추출된 3가지 얼굴구성요소(눈썹, 눈, 입)를 사용하여 FACS(Facial Action Coding System)에 정의된 AU(Action Units) 44개 중 12개의 AU를 사용하여 캐릭터의 5까지 기본적인 얼굴 표정에 대해 분석 및 정의한다. 본 논문에서 정의한 AU로 기본적인 5가지 얼굴표정에 대해 표정분석 정확도를 측정하였고, 서로 다른 캐릭터에 실험함으로써 제안된 AU정의의 타당성을 제시한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.3 no.2
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• pp.19-23
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• 2003

컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.193-201
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• 2014

This paper suggests a facial expression recognition system using face detection, face alignment, facial unit extraction, and training and testing algorithms based on AdaBoost classifiers. First, we find face region by a face detector. From the results, face alignment algorithm extracts feature points. The facial units are from a subset of action units generated by combining the obtained feature points. The facial units are generally more effective for smaller-sized databases, and are able to represent the facial expressions more efficiently and reduce the computation time, and hence can be applied to real-time scenarios. Experimental results in real scenarios showed that the proposed system has an excellent performance over 90% recognition rates.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.348-351
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• 2021

최근 자동화의 필요성이 증가함에 따라 얼굴 표정 인식 분야(face expression recognition)가 인공지능과 이미지 처리 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 인공신경망에서 요구되었던 고성능 GPU 환경과 높은 연산량을 극복하고자 모델 경량화(Light weighted Model) 기법을 적용하여 드론 및 모바일 기기에서 적용될 수 있는 얼굴 표정 인식 신경망을 제안한다. 제안하는 방법은 미세한 얼굴의 표정 인식을 위한 방법으로, 입력 이미지의 receptive field 를 늘려 특징 맵의 표현력을 높이는 방법을 제안한다. 또한 효과적인 신경망의 경량화를 위하여, 파라미터의 연산량을 줄일 때 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 네트워크를 적용하면 많은 연산량과 느린 연산속도로 인해 제한되었던 네트워크 환경을 극복할 수 있을 뿐만 아니라, UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 및 모바일 기기에서 신경망을 이용한 실시간 얼굴 표정 인식을 할 수 있다.