• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.761-764
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• 1998

본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.988-992
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• 2006

본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.437-443
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• 2015

This paper presents face recognition based on the fusion of visible image and thermal infrared (IR) texture estimated from the face image in the visible spectrum. The proposed face recognition scheme uses a multi- layer neural network to estimate thermal texture from visible imagery. In the training process, a set of visible and thermal IR image pairs are used to determine the parameters of the neural network to learn a complex mapping from a visible image to its thermal texture in the low-dimensional feature space. The trained neural network estimates the principal components of the thermal texture corresponding to the input visible image. Extensive experiments on face recognition were performed using two popular face recognition algorithms, Eigenfaces and Fisherfaces for NIST/Equinox database for benchmarking. The fusion of visible image and thermal IR texture demonstrated improved face recognition accuracies over conventional face recognition in terms of receiver operating characteristics (ROC) as well as first matching performances.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.251-260
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• 2016

Face recognition is a technology to extract feature from a facial image, learn the features through various algorithms, and recognize a person by comparing the learned data with feature of a new facial image. Especially, in order to improve the rate of face recognition, face recognition requires various processing methods. In the training stage of face recognition, feature should be extracted from a facial image. As for the existing method of extracting facial feature, linear discriminant analysis (LDA) is being mainly used. The LDA method is to express a facial image with dots on the high-dimensional space, and extract facial feature to distinguish a person by analyzing the class information and the distribution of dots. As the position of a dot is determined by pixel values of a facial image on the high-dimensional space, if unnecessary areas or frequently changing areas are included on a facial image, incorrect facial feature could be extracted by LDA. Especially, if a camera image is used for face recognition, the size of a face could vary with the distance between the face and the camera, deteriorating the rate of face recognition. Thus, in order to solve this problem, this paper detected a facial area by using a camera, removed unnecessary areas using the facial feature area calculated via a Gabor filter, and normalized the size of the facial area. Facial feature were extracted through LDA using the normalized facial image and were learned through the artificial neural network for face recognition. As a result, it was possible to improve the rate of face recognition by approx. 13% compared to the existing face recognition method including unnecessary areas.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.230-232
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• 2011

Viola와 Jine가 제안한 AdaBoost를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 빠른 얼굴 검출 속도와 뛰어난 성능으로 인해 최근 여러분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘 중 하나이다. 하지만 AdaBoost를 이용하여 얼굴을 검출함에 있어 오검출이 존재하며, 이를 줄이기 위해서는 많은 연산이 요구되며, 실시간 얼굴 검출이 필요한 분야에 적용되기에는 속도 면에서 단점으로 작용한다. 기존의 Adaboost의 얼굴 검출기는 그레이스케일 영상만을 사용하므로, 영상의 컬러 정보와 부가적인 정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출률을 감소시킬 수 있고, 올바른 얼굴을 검출이 된 다음 추적 알고리즘에 적용을 시키면 동영상으로 입력되는 영상에 대해 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 얼굴 추적을 위한 사전단계로 컬러 정보와 부가적인 정보로 깊이 정보를 사용하여 얼굴을 효율적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.370-372
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• 2001

본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다. 일반적으로 2단계에서 대부분의 얼굴 영역이 결정되지만 3단계에서 얼굴 내 텍스춰 정보를 활용하면 보다 적절한 얼굴 포함 사각형의 범위를 결정할 수 있었다.

• 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 Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.523-525
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• 2002

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.