• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.565-568
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• 2008

본 논문은 RGB 24bit 컬러 영상으로 전달되는 카메라 원영상에 대해 사람의 얼굴을 안정적으로 감지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. RGB 입력영상을 HSI 기반의 컬러모델로 변환하여 피부 색상을 추출하고 그리드 영상을 기반으로 CCL (Connected-Component Labeling) 알고리즘을 적용하여 피부 블럽을 검출한 뒤, 아다부스트 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역과 얼굴이 아닌 다른 피부 영역을 구분한다. 제안방법은 일반적으로 얼굴 감지를 위하여 폭넓게 사용되고 있는 아다부스트 알고리즘만을 적용하였을 때보다 얼굴감지 오류를 줄일 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2861-2863
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• 2005

본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 새로운 얼굴 감지알고리즘을 제안한다. 퍼지 색상 필터는 조명 변화 및 주변 환경 이미지에 강인한 반면 영상의 크기가 커지고 성능을 향상에 따라 그 처리 속도가 현저하게 느려지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 논 본문에서는 2-단계 퍼지 색상 필터를 제안하였다. 제안된 2-단계 퍼지 색상 필터는 최소한의 규칙을 사용하여 대략적인 얼굴 후보 영역을 선별하고 선별된 얼굴 후보 영역에 대해 정확한 필터링을 적용함으로써 보다 빠르게 정확한 얼굴 후보 영역을 추출할 수 있다. 최종적으로 다양한 얼굴 영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.435-440
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• 2003

본 논문에서는 실시간 출입통제시스템에 적용이 가긍한 복잡한 배경에서의 다중 얼굴 영역 검출과 추적을 통한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 배경영상과 입력된 연속적인 프레임간의 차영상을 적용함으로써 물체의 움직임을 감지한 후. IISI컬러 좌표모델을 이용하여 얼굴의 1차 후보 영역을 검출하고, 잡음제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하였다 또한 Line Projection을 이용한 객체 분할법(Object Segmentation)으로 객체를 분할함으로써 다중 얼굴 영역을 추출하였다. 또한 추출된 얼굴영역에서 눈 영역 검출을 통해 각각의 얼굴 영역들을 검증하였으며 검증된 얼굴들의 최외각 4개의 좌표를 이용하여 얼굴 추적율을 높였다. 마지막으로 얼굴 인식은 추출된 얼굴 영역으로부터 주성분 분석(PCA ： Principle Component Analysis)방법을 이용함으로써 97～98％의 높은 인식율을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.430-436
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• 2022

본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2083-2084
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• 2006

본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 얼굴 감지 알고리즘 이용하여 얼굴을 인식하고 얼굴로부터 특징점(눈, 눈썹, 입)틀을 추출하고 추출된 특징점을 이용하여 감성을 판별하는 방법을 제안한다. 향상된 얼굴 인식 기술이란 퍼지 색상 필터의 단점이 영상의 크기와 성능에 따라 처리속도가 느려지는 것을 보완하기 위하여 최소한의 규칙을 사용하여 얼굴 후보 영역을 선별 적용하여 얼굴영역을 추출하는 기법을 말한다. 이렇게 추출된 얼굴영역에서 감정이 변화 할 때 가장 두드러지게 변화를 나타내는 눈, 눈썹 그리고 입의 특징점을 이용하여 감성을 분류한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.189-192
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• 2007

본 논문에서는 대부분의 공동 영역에서 사용하는 상부에 설치된 감시카메라에서 사람의 얼굴 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 입력 영상에 대한 원근 변환을 통하여 영상 보정을 처리하고 보정된 영상에서 얼굴 감지 알고리즘을 적용함으로써 기존의 방법에서 검출할 수 없는 고개를 숙인 얼굴에서도 얼굴을 검출할 수 있도록 하였다. 실험결과 고개를 숙인 얼굴이나 상부의 카메라에 의해 촬영된 영상에서 기존의 방법에 비해 보다 안정적으로 얼굴 영역을 검출할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1897-1898
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• 2008

본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.67-77
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• 2016

본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.532-534
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• 2001

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.