• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.4
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• pp.309-316
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• 2010

This paper introduces a new model based method for facial expression recognition that uses facial grid angles as feature space. In order to be able to recognize the six main facial expression, proposed method uses a grid approach and therefore it establishes a new feature space based on the angles that each gird's edge and vertex form. The way taken in the paper is robust against several affine transformations such as translation, rotation, and scaling which in other approaches are considered very harmful in the overall accuracy of a facial expression recognition algorithm. Also, this paper demonstrates the process that the feature space is created using angles and how a selection process of feature subset within this space is applied with Wrapper approach. Selected features are classified by SVM, 3-NN classifier and classification results are validated with two-tier cross validation. Proposed method shows 94% classification result and feature selection algorithm improves results by up to 10% over the full set of feature.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 사람의 피부색 정보와 얼굴의 형태학적 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 알고리즘을 제한한다. 피부색은 YCbCr 칼라 공간에서 특정한 영역에 정의 되고 이것을 이용하여 피부색 영역을 검출할 수 있다. 이 피부색 영역은 간단한 영상처리와 사전지식을 적용하여 얼굴후보영역으로 사용된다. 검출된 얼굴 후보 영역은 연속적인 임계값을 이용한 눈 검출을 통해 얼굴 검출을 수행하고, 마지막으로 눈 영역과 아닌 영역으로 훈련된 신경망을 이용하여 얼굴 검증을 하게 된다. 이때 얼굴 검출에 실패할 경우 임계값을 순차적으로 증가시키면서 재검출하는 피드백 시스템이 적용된다. 실험 결과는 실시간으로 연속영상에서 얼굴을 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.295-296
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• 2013

본 논문에서는 얼굴인식기술을 활용한 인증처리 기법으로 범죄에 악용되고 있는 ATM 기기와 같은 자동화 기기들의 사용을 정상적인 얼굴 촬영이 가능하게 얼굴을 들어내어 보여주는 사람만 사용이 가능한 방법을 제안한다. 범죄자나 수배자의 경우 얼굴을 데이터베이스에 등록하여 카메라로 인식된 얼굴과 비교를 통하여 찾아내는 것으로 얼굴인식이 활용되며 ATM 기기와 같은 자동화기기의 사용자가 정상적인 사용자인지 아닌지를 판별하는 방법은 정확하게 얼굴을 인식할 수 있도록 들어내었는지 여부에 따라서 판별이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하는 방법 외에 정상과 비정상을 판별하는 기술을 제공하며 조명과 환경에 따라 변하는 인식률의 제고를 위하여 개선된 알고리즘을 제안하였으며 이를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.85-87
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• 2022

최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.4
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• pp.47-55
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• 2018

In this paper, we propose a novel face recognition(FR) method that takes advantage of combining weighted deep local features extracted from multiple Deep Convolutional Neural Networks(DCNNs) learned with a set of facial local regions. In the proposed method, the so-called weighed deep local features are generated from multiple DCNNs each trained with a particular face local region and the corresponding weight represents the importance of local region in terms of improving FR performance. Our weighted deep local features are applied to Joint Bayesian metric learning in conjunction with Nearest Neighbor(NN) Classifier for the purpose of FR. Systematic and comparative experiments show that our proposed method is robust to variations in pose, illumination, and expression. Also, experimental results demonstrate that our method is feasible for improving face recognition performance.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.6
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• pp.183-190
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• 2016

This study proposed a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. The algorithm proposed detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). Also, by applying the feature vector obtained for SVM, face areas can be tested. After the testing, using the feature vector is final face recognition performed. The algorithm proposed in this study could increase the stability and accuracy of recognition rates and as a large amount of calculation was not necessary due to the use of two dimensions, real-time recognition was possible.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.3
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• pp.309-314
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• 2010

In this paper, an intelligent security camera over internet is proposed. Among ISC methods, watersheds based methods produce a good performance in segmentation accuracy. But traditional watershed transform has been suffered from over-segmentation due to small local minima included in gradient image that is input to the watershed transform. And a zone face candidates of detection using skin-color model. last step, face to check at face of candidate location using SVM method. It is extract of wavelet transform coefficient to the zone face candidated. Therefore, it is likely that it is applicable to read world problem, such as object tracking, surveillance, and human computer interface application etc.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.44 no.4
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• pp.43-54
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• 2007

This paper presents design and verification of a face detection hardware for real time application. Face detection algorithm detects rough face position based on already acquired feature parameter data. The hardware is composed of five main modules: Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, and Window Detection. It also includes on-chip Integral Image memory and Feature Parameter memory. The face detection hardware was verified by using S3C2440A CPU of Samsung Electronics, Virtex4LX100 FPGA of Xilinx, and a CCD Camera module. Our design uses 3,251 LUTs of Xilinx FPGA and takes about 1.96${\sim}$0.13 sec for face detection depending on sliding-window step size, when synthesized for Virtex4LX100 FPGA. When synthesized on Magnachip 0.25um ASIC library, it uses about 410,000 gates (Combinational area about 345,000 gates, Noncombinational area about 65,000 gates) and takes less than 0.5 sec for face realtime detection. This size and performance shows that it is adequate to use for embedded system applications. It has been fabricated as a real chip as a part of XF1201 chip and proven to work.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.229-232
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• 2005

컴퓨터 비전을 기반으로 하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(Human computer Interaction, HCI)에 대한 연구는 영상처리 분야에서 큰 축을 담당하고 있으며, 특히 얼굴인식 연구는 HCI 분야에서 가장 중요한 영역들 중의 분야이다. 이러한 얼굴인식 기반의 HCI 시스템을 구현하기 위해서는 영상 내에 존재하는 얼굴을 정확히 검증하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 피부색상과 원형 투영 과정에 의한 특징 추출을 이용한 특징점 기반의 얼굴 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴검출 기법은 얼굴의 크기 및 평면적 회전(rotation)에 대하여 강인한 얼굴검출 성능을 보여준다.

• Review of KIISC
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• v.12 no.2
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• pp.18-24
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• 2002

얼굴인식 기술은 접촉에 대한 거부감이나 불편함이 없이 친숙하고 편리하게 사용자를 식별하고 인식할 수 있으며, 부가적인 센서 장비가 필요없다는 측면에서 개인 인증 및 보안 시스템으로서의 활용성이 매우 높다. 본 고에서는 여러 가지 장점들을 지닌 얼굴 인식 시스템의 구현 사례를 실시간 얼굴 검출 기술과 특징 추출 기술, 인식 기술로 구분하여 소개한다. 개발된 시스템은 얼굴 검출을 위해서 색상과 에지 성분을 이용하는 복합 알고리즘을 적용하여 실시간 얼굴 탐지를 가능하게 하였고, 추출된 사용자의 고유 얼굴 정보는 최신 인식 기법의 하나인 Support Vector Machine으로 분류, 인식된다. 또한 시스템의 성능을 테스트하고, 실용화 가능성을 모색하기 위하여 하드웨어 임베디드 시스템의 설계 및 구현 과정에 대하여 소개한다. 조명 및 환경 변화에 따른 시스템의 성능 변화를 객관적으로 검증하기 위하여 다양한 변화 조건을 고려한 한국인 표준 얼굴 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스를 기반으로 체계적인 시스템의 성능 테스트를 수행하였다.