• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.520-522
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• 2001

얼굴영역 및 얼굴구성요소 추출은 얼굴을 구별하고 인식하거나 얼굴 데이터베이스로부터 원하는 얼굴을 검색하기 위하여 필요한 기술로 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 배경이 복잡한 칼라 얼굴영상에서 워터쉐드와 동적 피부색 범위로 얼굴후보영역을 선택한 후 각 영역내의 소영역들에 대한 칼라특성과 대칭정보를 분석하여 얼굴영역과 비얼굴 영역을 구분함으로써 얼굴영역 및 얼굴구성요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법이 기존연구에 비해 피부색 배경영역에 의한 오류를 제거하고 정확성이 우수한 점을 실험결과롤 제시하고 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.903-906
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 표정 인식 시스템을 위한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 이는 입력 영상으로부터 얼굴 후보 영역을 추출하고, 추출된 얼굴 후보 영역에서 눈의 위치를 정확히 추출한다. 그리고 추출된 눈 영역들의 정보와 타원 방정식을 이용하여 최종 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 후보 영역은 HSI 칼라 좌표계에 기반한 적응적 피부색 구간 범위를 설정하여 추출하였다. 추출된 얼굴 후보 영역에서의 눈 영역 추출을 위해 밝기 정보를 이용하여 먼저 눈의 후보 화소들을 추출하고, 레이블링 과정을 통하여 영역별로 그룹화하였다. 각 후보 영역들의 화소 수, 가로세로비 및 위치 정보를 고려하여 최종 눈 영역을 추출하였다. 추출된 두 눈 영역에서 무게중심을 구하고 이를 이용하여 장축과 단축을 설정하여 타원방정식을 이용 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 제안된 알고리즘은 조명 변화, 다양한 배경들을 가지는 얼굴 영상에서도 정확히 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.267-270
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• 2004

본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.256-261
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• 2000

디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.169-174
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• 1996

객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.2C
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• pp.194-199
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• 2009

This paper proposes a face detection algorithm that uses geometrical information on face and hair region. This information that face adjoins hair regions can be the important one for face detection. It is also kept in images with frontal, rotated and lateral face. The face candidates are founded by the analysis of skin regions after detecting the skin and hair color regions in an image. Next, the intersected lesions between face candidates and hair's are created. Finally, the face candidates that include the subsets of these regions turn out to be face. Experimental results showed the high detection rates for frontal and lateral faces as well as faces geometrically distorted.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.228-231
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• 2003

본 논문은 그레이 영상에서의 사람얼굴 영역추출에 관해서 연구하였다. 얼굴영역 추출은 얼굴인식이나 사람과 컴퓨터의 인터페이스, 비디오 감시시스템을 연구하는데 있어서 반드시 거쳐야 하는 전처리 과정이라고 할 수 있다. 이러한 목적을 위해서 본 연구에서는 두 단계의 과정을 통해서 얼굴영역을 추출하였다. 첫 번째 단계는 사랑얼굴에 대한 경험적 지식을 이용하여 후보영역을 획득한 다음에 두 번째 단계에서 후보영역을 웨이블릿 분해 후, 신경망을 이용하여 후보영역 중에서 얼굴영역을 검증한다. 실험결과 제안한 방법은 빠르고 정확하게 얼굴영역을 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.