• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1256-1257
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• 2022

분할 맵 기반 얼굴 합성 분야의 기존 연구들은 피부 영역을 하나의 라벨로 취급한다. 이는 피부 내 미세한 요소를 표현하지 못하며 고해상도 영상 합성 성능 부족이라는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고자 분할 맵에 주름, 모공, 홍조와 같은 피부 요소를 추가하여 이로부터 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 기존 분할 맵 기반 영상 합성 연구에 제안하는 기법을 적용하여 정량적 및 정성적 비교를 통해 성능이 개선됨을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.97-105
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• 2016

본 논문에서는 얼굴 영상의 지역 정보를 효과적으로 활용하기 위해, 부분 영상에 대한 다중 해상도 히스토그램을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존 DFD의 경우 단일 크기로 나누어진 부분 영역의 히스토그램을 통합하여 유사도를 비교하나, 이는 부분 가림이나 조명변이로 인해 변형된 영역이 단일 부분 영역 내에서 발생하지 않고 여러 개의 부분 영역에 걸쳐 발생할 수 있기 때문에, 지역 정보들의 특성을 활용하는 데에 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 각각의 부분 영역에 대해 다중 해상도로 분할하여 여러 종류의 크기에 해당하는 부영역의 히스토그램을 사용함으로써, 인식 과정에서 지역 정보의 손실을 최소화하고자 하였다. YaleB, AR, CAS-PEAL-R1 데이터베이스에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 제안한 방법이 여러 종류의 변이가 있는 경우에 인식 성능을 향상시키는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.374-377
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• 2004

동영상 강의는 시간이나 장소 등에 크게 구애받지 않고 인터넷을 통하여 쉽게 이용할 수 있는 간편한 학습방법중의 하나이다. 그러나 학습자의 학습자세와 태도에 따라 학습효과는 매우 다를 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 학습자의 얼굴정보를 입력받아 주기적으로 탐색하여 학습자의 강의에 대한 집중도와 충실도를 평가하는 시스템을 제안하고자 하였다. 먼저 입력영상의 분할된 중심영역으로부터 학습자의 얼굴을 포함하는 신체정보를 입력받아 사용하였으며, 빠르고 효율적인 얼굴영역의 추출을 위하여 피부색상(skin-color)정보와 얼굴의 지역적 특성을 이용하는 방법을 사용하였다. 또한 주기적으로 입력되는 영상의 빠른 얼굴추적을 위하여 설정된 영역들로부터 구성되는 블록들의 위치와 구성정보를 이용한 블록탐색 기법을 사용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.17-23
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역에 존재하는 특정영역인 분할된 머리, 이마, 눈, 귀, 코, 입, 턱의 슈퍼 상태에서 임베디드 데이터를 이용하여 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 분할된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬으로 얼굴인식을 수행한다. 제안된 방법에서는 원래영상을 모두 학습하는 것이 아니라 분할된 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제안된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있다. 그리고 평균적으로 92×112 크기의 영상에서는 99.05%, 단계1은 99.05%, 단계2는 98.93%, 단계3은 98.54%, 단계4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상됨을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1-9
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• 2020

본 논문에서는 머리카락과 모자 영역의 마스크 정보를 활용하여 더 자연스러운 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)을 수행하는 모델을 제안한다. 최신 얼굴 속성 편집 연구인 STGAN은 다중 얼굴 속성을 자연스럽게 편집하는 성과를 보였다. 그러나 머리카락과 관련된 속성을 편집할 때 부자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 기존 모델에서 부족했던 얼굴 영역의 정보를 모델에 추가로 반영하는 것이다. 이를 위해 세 가지 아이디어를 적용한다. 첫째로 마스크를 통해 머리카락 면적 속성을 추가하여 머리카락 정보를 보완한다. 둘째로 순환 일관성 손실(cycle consistency loss)을 추가하여 영상의 불필요한 변화를 억제한다. 셋째로 모자 분할 신경망을 추가하여 모자 영역 왜곡을 방지한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 방법 적용 여부에 따른 유효성을 평가 및 분석한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 머리카락 및 얼굴 영역을 더 자연스럽게 생성하고, 모자 영역의 왜곡을 성공적으로 방지했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.773-779
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• 2003

얼굴 영역의 정확한 위치를 정확히 찾는 것은 얼굴 인식을 위한 핵심적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 조명조건, 표정, 배경의 변화에 무관하게 얼굴의 구성요소를 검출할 수 있는 강건한 기법을 제안한다. 수평 방향의 상대적으로 어두운 화소값을 갖는 눈썹, 눈, 입 둥과 같은 독립된 얼굴 요소를 검출하기 위해 형상 분해 국부 최적 임계치 기법을 적용하며 얼굴을 구성하는 간단한 기하학적 조건을 만족하는 얼굴 요소의 그룹을 검색함으로써 순수 얼굴영역을 검출한다. AR-face 데이타베이스의 영상에 적용한 결과, 두꺼운 안경테에 의해 눈썹이 가리워진 특수한 경우를 제외한 거의 모든 영상에 대해 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있었고, 얼굴의 대칭성을 이용해 회전과 이동 변화를 보상할 수 있으므로 강건한 얼굴 인식의 전처리 과정으로 사용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.46-51
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• 2002

본 논문은 얼굴 요소 중 눈썹을 검출하기 위한 기법으로, 눈썹은 얼굴 인식이나 표정 인식, 얼굴 애니메이션에 중요한 역할을 하는 요소이다. 색상 영역 분할을 통해 얼굴 영역을 검출한 다음, 형판 정합(template matching)을 통해 눈을 검출한다. 눈썹은 눈 바로 위에 위치하므로 검출된 눈의 위치 값을 이용하여 눈썹 후보 영역을 설정한다. 이렇게 설정된 눈썹 후보 영역에서 휘도(luminance) 성분의 히스토그램을 구한 다음, 이 히스토그램을 이용하여 thresholding 기법으로 눈썹을 검출한다. 일반적으로 이런 히스토그램은 하나의 bin을 갖는 peak나 valley가 무수히 많아 threshold 간을 결정하는데 어려움이 있다. 이런 어려움을 극복하고 좀더 쉽게 threshold 값을 찾기 위해 이런 peak나 valley를 제거해 히스토그램을 변형한다. 제안된 알고리즘은 얼굴 영역 검출부, 얼굴 요소 검출부, 그리고 FCP 추출부 등의 세 부분으로 구성되어있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-172
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• 2005

복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.655-657
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• 2004

본 논문에서는 생체인식분야로 얼굴인식이 실제 시스템에서는 어느 정도의 인식률을 가질 수 있으며, 또한 얼굴 인식에서 많이 쓰이는 Fisherface에 Wavelet Transform으로 얼굴인식에서 단점인 대량의 데이터 핸들링을 극복하면서 인식률을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실제로 원영상을 2차원 이산 웨이블릿 변환을 수행하면 4분의 1의 다운샘플링 된 저주파 영역만 뽑아 사용하므로 원영상을 이용한 Fisherface와 다름없는 높은 인식률을 보장하면서 데이터량을 줄여 얼굴인식의 데이터 부담을 줄일 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.215-222
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• 2006

한방 진단 이론과 IT 기술의 융합화를 통한 국민 건강 증진이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이를 위해서는 한방의 진단 방법을 시각화, 객관화, 정량화하여 진단에 필요한 임상 자료를 제공하는 것이 우선적으로 필요하다. 특히, 한방의 망진(望診) 기법이 좀 더 객관화되고 시각화되어 정확한 질환 진단을 내릴 수 있다면 한방 진단 분야에 가장 큰 발전적 기회를 제공할 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 우리 몸의 중심 기관이며 정신과 육체의 근원지인 심장의 질환 여부를 진단할 수 있는 시스템을 개발하기 위해 한방에서 제시하고 있는 심장 질환에 관한 내용을 분석하여 영상 처리 기술을 이용한 진단의 시각화에 연구의 목적을 두었다. 이를 위해 본 논문은 전체 시스템 중 우선 색상 보정을 통해 얼굴영상을 입력받아 얼굴 영역 분할을 행하고 얼굴 형태를 분석하여 한방의 망진 방법에 근거하여 심장 질환 진단에 필요한 얼굴 특징 요소인 명당을 추출하고자 한다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.