This thesis proposes a face detection algorithm using the color and edge informations in color image. The proposed algorithm segments skin color by Cb and Cr in YCbCr coordinates. Then face candidate regions are made after morphological filtering and labeling. For the regions, the Sobel vortical operation and horizontal projection are performed in the Y luminance components. The peak value indicates the eye location. Similarly, the chin location is detected by the Sobel horizontal operation and horizontal projection. The computer simulation shows that the proposed method gains similar detection rates of previous method and prevent facial region from including neck by detection of chin.
As the development of mobile devices, mobile phones are equipped with many features. Video-call feature is one of them. In this paper, we present distance measurement between speaker and smart-phone using multiple color spaces and multiple thresholds. first, detect face based on skin color information. and second, measure distance between speaker and smart-phone using the detected face region. Especially, the first considering point in the development of face area detection is real-time processing and the second point is robustness to solve the problems of face detection errors due to rapid change of object movement, lighting and background between adjacent frames.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.843-848
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2008
Most of face detection technique uses information from the face of the movement. The traditional face detection method is to use difference picture method ate used to detect movement. However, most do not consider this mathematical approach using real-time or real-time implementation of the algorithm is complicated, not easy. This paper, the first to detect real-time facial image is converted YCbCr and RGB video input. Next, you convert the difference between video images of two adjacent to obtain and then to conduct Glassfire Labeling. Labeling value compared to the threshold behavior Area recognizes and converts video extracts. Actions to convert video to conduct face detection, and detection of facial characteristics required for the extraction and use of AdaBoost algorithm.
In this paper we present a face recognition and face detection algorithm in MPEG compressed video. The proposed method consists three stage of processing steps. The first step is to produce a spatially reduced DC image form MPEG compressed video for processing. And the second step is face detection on reduced DC image. Finally, the last step is face recognition on partially extracted compressed frames which contain the detected faces. The spatially reduced DC image is produced from two dimensional inverse DCT of the DC coefficient and the first two AC coefficients. The face detection is performed on DC image and face recognition is performed on one extracted frame per GOP by using the K-L transform. In order to evaluate the proposed method, we carried out experiments on video database. The experiment results show the proposed method is very efficient and helpful for target tasks.
Kim, Do-Hyung;Lee, Seon-Hwa;Lee, Hack-Man;Cha, Eui-Young
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.247-250
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2000
본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 연속적인 얼굴 영상에서 실시간으로 눈의 위치를 자동적으로 추출하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 주 요소로써 주로 히스토그램 분석과 색상 정보를 이용하여 눈 영역의 윤곽을 추출하는 방법이 제기되고 있다. 본 논문에서는 명암의 변화에도 비교적 적응력이 강한 이진화 기법을 사용하여 원영상을 이진화하고, 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 후보 영역을 추출한다. 이러한 후보영역들은 ART2 신경회로망을 이용하여 병합되며, 병합된 후보 영역들은 얼굴 요소의 기하학적 사전지식을 기반으로 검증되어, 시간에 따라 모양변화가 급변하는 눈 영역에 대한 실시간 추출을 가능하게 한다. 이상의 연구 결과는 교통사고 방지를 위한 눈의 졸림감지 등의 응용 시스템에 이용될 수 있다.
본 연구의 목적은 의복 스타일 선호에 신체만족도가 미치는 영향을 규명하는 것이다. 조사대상은 미국 여대생으로 177부의 설문지를 자료분석에 사용하였다. 신체만족도는 신체 5 부위 (얼굴, 상체, 하체, 신장, 체중) 각각에 대해 측정되었고 의복스타일 선호는 의복이 몸에 타이트하게 끼는 정도에 대한 선호, 어두운 색상에 대한 선호, 허리, 힙(hips), 가슴(bust), 목(neck), 다리에 강조점을 두는 의복에 대한 선호로 측정되었다. 결과로 특정 부위에 대한 신체만족도는 그 부위에 관련된 의복스타일 선호와 관계가 있었다. 예로 응답자가 체중부위에 만족하면 할수록 몸에 타이트하게 끼는 의복과 밝은 색상의 의복, 허리와 힙을 강조한 의복을 선호하였다. 이성적 행동이론이 이들 결과를 설명하는데 사용되었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.8
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pp.49-56
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2011
Recently, animation contents has become extensively available along with the development of cultural industry. In this paper, we propose a method to analyze a face of animation character and extract 3D rotational information of the face. The suggested method first generates a dominant color model of a face by learning the face image of animation character. Our system then detects the face and its components with the model, and establishes two coordinate systems: base coordinate system and target coordinate system. Our system estimates three dimensional rotational information of the animation character face using the geometric relationship of the two coordinate systems. Finally, in order to visually represent the extracted 3D information, a 3D face model in which the rotation information is reflected is displayed. In experiments, we show that our method can extract 3D rotation information of a character face reasonably.
Detection of faces on still color images with arbitrary backgrounds is attempted in this paper. The newly proposed method is invariant to arbitrary background, number of faces, scale, orientation, skin color, and illumination through the steps of color clustering, cluster scanning, sub-block processing, face area detection, and face verification. The sub-block method makes the proposed method invariant to the size and the number of faces in the image. The proposed method does not need any pre-training steps or a preliminary face database. The proposed method may be applied to areas such as security control, video and photo indexing, and other automatic computer vision-related fields.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.46-51
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2002
In this paper, I proposed a eyebrow detection algorithm in human face, that is important element in facial recognition. The proposed algorithm consists of four processes: face region detection using color region segmentation. eye detection by template matching, eyebrow candidate region detection in detected eye region, and eyebrow detection by thresholding using the modified histogram that gets luminance value in the candidate region. The test results show that the proposed algorithm can detect eyebrow region very effectively in facial image.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.1
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pp.49-55
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2008
The face extraction is very important to provide the images of the roads and road sides without the problem of privacy. For face extraction form roadside images, we detected the skin color area by using HSI and YCrCb color models. Efficient skin color detection was achieved by using these two models. We used a connectivity and intensity difference for grouping, skin color regions further we applied shape conditions (rate, area, number and oval condition) and determined face candidate regions. We applied thresholds to region, and determined the region as the face if black part was over 5% of the whole regions. As the result of the experiment 28 faces has been extracted among 38 faces had problem of privacy. The reasons which the face was not extracted were the effect of shadow of the face, and the background objects. Also objects with the color similar to the face were falsely extracted. For improvement, we need to adjust the threshold.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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