• 전자공학회논문지C
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• 제35C권10호
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• pp.48-58
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• 1998

신호처리 분야에서 미지의 신호원 분리에 주로 응용되는 독립 성분 분석법을 이용하여 얼굴인식을 할 수 있는 한 방식을 제안하였다. 하나의 얼굴영상 자체가 통계적으로 서로 독립인 어떤 미지의 특징영상의 합으로 표현될 수 있다고 가정하고 이 특징영상을 독립성분분석을 이용하여 구한 후, 새로운 얼굴이나 변화된 얼굴을 특징영상의 공간에 투영시켜 투영된 성분을 기준 얼굴영상과 비교하는 방법으로 인식을 수행하였다. 변화가 심한 여러 얼굴영상으로 구성된 데이터베이스(한 사람 당 10개씩의 변화된 400개의 얼굴 영상)에 대해 얼굴인식 실험을 수행하였고 또한 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용한 인식률과 비교 분석하였다. 제안된 방식은 주성분 분석법에 비해 높은 인식률을 제공하며, 특히 입력 얼굴 영상에 첨가되는 랜덤 잡음에 대단히 강한 특성을 갖는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.194-199
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• 2009

본 논문은 영상의 얼굴과 헤어영역이 가지는 기하학적 정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에서 얼굴과 헤어영역은 기하학적으로 인접하는 특성을 가지고 있고, 이러한 특성은 정면을 향하는 얼굴뿐만 아니라 회전된 얼굴이나 옆얼굴에서도 존재한다. 따라서 이러한 특징은 얼굴 검출을 위하여 사용 될 수 있다. 제안한 알고리즘은 우선 영상에서 컬러정보를 이용하여 영상내의 피부영역과 헤어영역을 검출한다. 이렇게 검출된 피부영역의 특징을 분석하여 여러 피부영역 중 얼굴 후보영역을 찾는다. 이후 얼굴 후보영역과 헤어영역 사이의 교차영역을 생성한다. 마지막으로 검출된 여러 얼굴 후보영역 중 교차영역을 포함하고 있는 영역을 얼굴로 판단한다. 실험 결과는 정면 및 측면 얼굴 영상뿐만 아니라 기하학적으로 왜곡된 영상에서도 높은 검출률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.436-438
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• 2001

본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.138-141
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• 2004

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서는 모든 영상이 같은 크기의 특징 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM방법의 Face Graph 생성 과정을 보다 간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 디지털 이미지 안에서의 얼굴 영상 분할을 위해서 데이터로부터 얼굴 영상과 배경 영상의 소속도(membership degree)를 학습시켜 구한다. 그리고 입력 이미지의 각 픽셀 값에 해당하는 소속도를 이용하여 얼굴 영상의 분할을 수행한다. 실험에서는 8-bit 그레이 스케일 영상의 ORL Database를 이용하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.465-468
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• 2000

얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.301-305
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• 1999

얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.301-305
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• 1999

얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.95-98
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• 2008

본 논문은 기존의 질감기반 (texture) 얼굴검출 시스템에서 컬러 영상을 도입하여 성능개선의 중요한 부분인 얼굴 오검출율을 줄이는 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 컬러 성분은 흑백 성분과 비교하여 낮은 공간 주파수 영역을 가지는 특징이 있다. 질감기반 얼굴검출에서 높은 대비 (contrast) 성분의 에지는 얼굴이 아닌 영역에서 얼굴로 오인할 수가 있다. 본 논문에서는 이런 오인을 감소하기 위해 독립적인 컬러 채널 성분들을 질감기반 얼굴 검출에 각각 이용하여 그 얻어진 결과들을 융합 (fusion) 하는 방법을 제안한다. 실험결과로 제안한 칼라 채널 융합 방법을 통해 얻은 얼굴 검출율은 기존 흑백 영상과 비슷하게 유지되며 오검출율을 현저히 줄이는 것을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.408-410
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• 1998

동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.