The purpose of this study was to make a suitable images for korean emotional expressions. KSFI(Korean Standard Facial Image)-AUs was produced from korean standard apperance and FACS(Facial Action coding system)-AUs. For the objectivity of KSFI, the survey was examined about emotion recognition rate and contribution of emotion recognition in facial elements from six-basic emotional expression images(sadness, happiness, disgust, fear, anger and surprise). As a result of the experiment, the images of happiness, surprise, sadness and anger which had shown higher accuracy. Also, emotional recognition rate was mainly decided by the facial element of eyes and a mouth. Through the result of this study, KSFI contents which could be combined AU images was proposed. In this future, KSFI would be helpful contents to improve emotion recognition rate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.1
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pp.164-169
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2003
In this paper, we investigate recognition of human faces in a meeting room. The major challenges of identifying human faces in this environment include low quality of input images, poor illumination, unrestricted head poses and continuously changing facial expressions and occlusion. In order to address these problems we propose a novel algorithm, Dynamic Space Warping (DSW). The basic idea of the algorithm is to combine local features under certain spatial constraints. We compare DSW with the eigenface approach on data collected from various meetings. We have tested both front and profile face images and images with two stages of occlusion. As a result from the experiment, we obtained 82.7% for PCA algotithm, and 89.4% for DSW. We get to obtain 6.9% better result from conductive DSW approach rather than PCA. It turned out to be that it shows more original and unique facial image.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.3
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pp.99-108
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2021
There are unrestricted conditions on the driver's face inside the vehicle, such as changes in lighting, partial occlusion and various changes in the driver's condition. In this paper, we propose a face identification system in an unrestricted vehicle environment. The proposed method uses a near-infrared (NIR) camera to minimize the changes in facial images that occur according to the illumination changes inside and outside the vehicle. In order to process a face exposed to extreme light, the normal face image is changed to a simulated overexposed image using mean and variance for training. Thus, facial classifiers are simultaneously generated under both normal and extreme illumination conditions. Our method identifies a face by detecting facial landmarks and aggregating the confidence score of each landmark for the final decision. In particular, the performance improvement is the highest in the class where the driver wears glasses or sunglasses, owing to the robustness to partial occlusions by recognizing each landmark. We can recognize the driver by using the scores of remaining visible landmarks. We also propose a novel robust rejection and a new evaluation method, which considers the relations between registered and unregistered drivers. The experimental results on our dataset, PolyU and ORL datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Discussion of facial image of the movie starts is recognized as an art movie that started from silent film period. Critical discussions on the facial image initiated with the emergence of 'close-up' are performed in the context to claim the superiority of close-up format. Therefore, the trend of critical discussion on the facial image differs from two perspectives to perceive close-up in this era. The first perspective is to privilege both face and close-up since close-up is recognized as the unique tool to realize the face considering close-up as the independent body to have new aesthetic feasibility of the movie. The second perspective is to consider close-up as one of the plots in the movie language to complete its narration. In this case, it is perceived as just a short, which has no differentiation from the others, as long as the facial image does not interfere the completeness of the narration, because the characteristics of close-up to highlight the subject more than the other short is not recognized as the unique form to complete the movie, and because it has the meaning only when the subject and the format aim to maintain the completeness of the narration.
본 논문에서는 햅틱 인터랙션 기반의 3차원 가상 얼굴 메이크업 시뮬레이션에서 메이크업 대상에 대한 정교한 페인팅을 적용하기 위한 자동화된 마스크 생성 방법을 개발한다. 본 연구에서는 메이크업 시뮬레이션 이전의 전처리 과정에서 마스크를 생성한다. 우선, 3차원 스캐너 장치로부터 사용자의 얼굴 텍스쳐 이미지와 3차원 기하 표면 모델을 획득한다. 획득된 얼굴 텍스쳐 이미지로부터 AdaBoost 알고리즘, Canny 경계선 검출 방법과 색 모델 변환 방법 등의 영상처리 알고리즘들을 적용하여 마스크 대상이 되는 주요 특정 영역(눈, 입술)들을 결정하고 얼굴 이미지로부터 2차원 마스크 영역을 결정한다. 이렇게 생성된 마스크 영역 이미지는 3차원 표면 기하 모델에 투영되어 최종적인 3차원 특징 영역의 마스크를 레이블링하는데 사용된다. 이러한 전처리 과정을 통하여 결정된 마스크는 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이기반의 가상 인터페이스를 통해서 자연스러운 메이크업 시뮬레이션을 수행하는데 사용된다. 본 연구에서 개발한 방법은 사용자에게 전처리 과정에서의 어떠한 개입 없이 자동적으로 메이크업 대상이 되는 마스크 영역을 결정하여 정교하고 손쉬운 메이크업 페인팅 인터페이스를 제공한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.33-38
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1999
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific race image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based fare model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.236-238
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2003
Human face detection is often the first step in applications such as video surveillance, human computer interface, fare recognition, and image database management. We have constructed a simple and fast system to detect frontal human faces in complex environment and different illumination. This paper presents a fast segmentation method to combine neighboring pixels with similar hue. The algorithm constructs eye, mouth, and boundary maps for verifying each fare candidate. We test the system on images in complex environment and with confusing objects. The experiment shows a robust detection result with few false detected fates.
In this paper, we propose a robust face tracking algorithm. It is based on Condensation algorithm [7] and uses skin color and facial shape as the observation measure. It is hard to integrate color weight and shape weight. So we propose the method that has two separate trackers which uses skin color and facial shape as the observation measure respectively. One tracker tracks skin colored region and the other tracks facial shape. We used importance sampling technique to limit sampling region of two trackers. For skin-colored region tracker, we propose an adaptive color model to avoid the effect of illumination change. The proposed face tracker performs robustly in clutter background and in the illumination changes.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.279-286
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2004
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.401-403
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1999
본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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