• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.163-168
• /
• 2005

본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.

• 구강회복응용과학지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.391-398
• /
• 2013

보툴리눔 독소는 사시, 안검경련, 뇌성마비, 경부근 근육긴장이상, 다한증, 얼굴의 주름 같은 미용 치료, 그리고 만성 편두통 치료에 미국 식약청의 승인을 받아 사용되고 있다. 이외에도 강직유발 통증, 포진후 신경통, 근막통증, 아프타성 구내염 등과 같은 통증을 조절하는 데 효과가 있을 것이라 기대되어 다양한 의료영역에서 연구가 진행되고 있는데, 최근 코골이 및 수면무호흡 치료에 있어서 보툴리눔 독소의 효과에 관한 연구들이 보고된 바 있어 그 유용성에 관해 고찰해 보고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제51권1호
• /
• pp.271-287
• /
• 2017

본 연구는 체르노프 페이스 방법을 사용하여 우리나라 16개 광역자치단체의 공공도서관 운영 및 이용을 분석하는데 그 목적이 있다. 체르노프 페이스를 사용한 본 연구는 문헌정보학 분야에서는 처음으로 시도되었다. 설문조사 결과에 근거하여 얼굴의 어떤 부위로 어떤 데이터를 표현할 것인가를 결정하였다. 분석 결과 8개 조사 대상 분야에서 거의 모든 영역에 걸쳐 대체로 광역자치도가 광역시보다 도서관 운영 및 이용에서 우수하였다. 즉, 광역자치도는 광역시보다 더 많은 도서관을 운영하고 있고, 더 많은 장서를 가지고 있고, 더 많은 예산과 직원을 투입하고 있다. 그리고 이러한 운영 결과는 더 많은 이용자들의 도서관 자료실 이용과 자료 대출로 이어진 것으로 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.748-757
• /
• 2017

In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.765-790
• /
• 2021

사람의 얼굴을 비롯한 클로즈업은 인접한 숏들과의 실제적, 잠재적 관계를 통해서 정서를 유발한다. 클로즈업이 아닌 공간도 정서를 표출해내는 감화 이미지를 만들 수 있다. 그러한 공간은 무규정 공간이 된다. 탈 프레임화로 이뤄진 숏들이 파편화되어 제시된 공간은 가로, 세로, 깊이의 3차원상의 좌표를 확인할 수 없는 공간이 되고, 이러한 공간은 4차원 시간과 5차원 정신의 영역을 통해서만 그 공간의 연속성을 확인할 수 있다. 현실에서 나온 공간이지만, 더 이상 현실의 공간이 아닌 셈이다. 무규정 공간을 구성하는 요소들은 그림자들, 빛과 어둠이 교차하는 서정적 추상, 색채, 비어 있는 공간 등을 들 수 있다. 질 들뢰즈는 칼 드레이어와 로베르 브레송의 클로즈업과 공간의 파편화, 탈 프레임화를 통해서, 어떻게 무규정 공간을 구축하고 초월적 스타일로 나아가는지를 살펴본다. 빛과 어둠이 교차하는 서정적 추상은 영화 속 캐릭터들이 처한 선택의 문제, 선택의 조건에 대한 문제를 제기한다.

• 대한화장품학회지
• /
• 제44권3호
• /
• pp.259-266
• /
• 2018

오늘날의 사회에서는 삶의 질 향상으로 실제 나이보다 젊어 보이며 이에 따라 노화방지에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 같은 나이의 사람들과 비교했을 때 본인이 젊어 보이는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 연구에서 우리는 외적 노화에 가장 주요한 영향을 주는 주름 지수를 구하고자 하였다. 전체 얼굴의 주름은 8개로 분할된 영역에 의해 점수화되었고, 실제 연령과 피부 파라미터 사이의 상관 관계를 분석하였다. 연구 대상자 206명(한국인 여성 105명, 몽골 여성 101명)을 대상으로 하였다. 대상자는 연령대별로 20대, 30대, 40대, 50대를 네 군으로 나누었다. 주름 패턴은 주름, 미간, 코뿌리, 눈꺼풀, 눈밑주름, 눈꼬리, 팔자주름, 입가 8개 부위의 주름을 평가하고 주름 점수에 따른 계산식을 개발 하였다. 또한 계산식에 의해 얻어진 주름지수와 연관성 있는 피부 특성 파라미터를 알아보고자 피부 탄력, 모공, 주름, 피지 분비를 측정하였다. 방정식을 적용하여 계산한 한국인의 경우 주름연령과 실제연령과의 차이는 없었다. 반면, 몽골인에서는 실제연령과 비교하여 9세가 더 나이 들어 보인다고 밝혀졌다. 얼굴 주름 나이와 피부 특성 파라미터 사이의 상관 관계는 양국에서 피부 탄력 > 모공 또는 눈꼬리 주름 > 피부 색 > 피지 분비 순으로 나타났다. 피부 탄력은 얼굴 주름 나이와 가장 관련이 있는 변수로 나타났다. 본 연구를 통해 한국과 몽골 여성의 연령별 피부 주름 패턴을 규명하였으며, 이 연구로부터 개발된 주름살 계산식을 향후 화장품의 효능 연구에서 얼굴 주름의 나이를 계산하는 도구로 사용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.351-360
• /
• 2018

인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.581-593
• /
• 2020

이 연구의 목적은 가상현실 시뮬레이션에서 아바타에 대한 사용자의 주의집중이 어떻게 일어나는가를 분석하기 위한 것이다. 주의집중 정도를 알기 위해서 시선추적 기법을 적용했으며, 이를 통하여 사용자가 아바타의 어느 부분에 초점을 두고 있는지 검증하고자 하였다. 이 연구에서는 수업시뮬레이션에서 아바타에 대한 사용자의 시선응시 시간과 가상실재감을 분석했다. 실험참가자는 대학생 45명(여학생=21명, 남학생=24명)이었다. 이 연구에서는 가상현실 기반의 수업시뮬레이션이 사용되었으며, 교권침해에 대한 시나리오들이 적용되었다. 종속변수는 아바타에 대한 사용자의 시선응시시간이며 3개의 관심영역(AOI)에 대한 차이분석을 실시했다. 또한 실험조건에 대한 사용자의 가상실재감(공간실재감, 몰두감, 사실성)을 측정했다. 실험참가자는 두 가지 시나리오를 모두 경험했으며, 반복측정에 의한 다변량분산분석을 실시했다. 연구결과에 의하면 시나리오와 AOI에 의한 유의미한 상호작용이 있었고, 시나리오와 AOI에 따른 주효과도 유의미한 차이가 보였다. 시나리오의 유형과 상관없이 사용자는 언제나 아바타의 얼굴표정에 상당히 많은 시선응시를 하고 있는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권1호
• /
• pp.118-125
• /
• 2016

본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.