• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.241-245
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• 2001

얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.583-585
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• 2012

본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.212-227
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• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.835-837
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• 2005

본 논문에서는 가보 웨이블릿을 통해 얼굴 이미지로부터 특징을 추출하고, 그에 Genetic Algorithm 을 통해 구한 특징점별 가중치를 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 소개한다. 각 특징점별로 가중치를 적용하는 방법은, 기존의 Gabor wavelet 을 사용한 얼굴 인식 방법들에 비해 높은 인식률을 보인다. 특징점별 가중치들은 진화 알고리즘을 통해 학습 되어진다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.195-199
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• 2002

본 논문에서는 주어진 입력 이미지에서 얼굴 영역을 검출하기 위한 액티브 컨투어 모델(active contour models)을 제안한다. 제안한 모델은 스킨 칼라 모델(skin color model)에 의해 표현되는 사람 얼굴의 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 첨점(cusps), 모서리 (corners), 그리고 자동 위상 변화(automatic topological changes)를 고려한 레벨 셋 메소드(level set method)를 사용하여 액티브 컨투어를 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법이 얼굴 영역 검출에 효과가 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.25-33
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.185-188
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• 2003

본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도로 분해된 영상 중, 스케일 함수에 의해 사영되어진 영역에 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여, 도출된 결과가 기존의 방법들에 비해 더 안정된 성능을 나타냄을 보이고자 한다. 이를 위해, 웨이블렛을 적용하지 않은 이미지에 PCA, LDA, ICA를 이용한 결과와 웨이블렛을 적용한 이미지에 통계적 방법들을 이용한 경우, 그리고 웨이블렛의 각 대역에 통계적인 방법을 적용한 후, 대수적인 합을 하였을 때의 인식율을 학습과 검증의 이미지배열을 바꾸어 가며 총 열여덟회 실험하였다. 이에, 본 논문에서 제안한 방법이 이미지 배열에 영향을 덜 받는 안정적인 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.51-52
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• 2019

본 연구는 영화에 대한 정량적 분석을 위해 MRCNN을 활용한 영화 속 등장인물의 얼굴 면적을 검출하였다. MRCNN을 선택한 이유는 기존 얼굴 인식 시스템이 갖는 한계(뒷모습, 누워있는 모습의 측정 오류)의 개선과 면밀한 계산을 하고자 함이었다. 영화 한편에서 주인공과 상대주인공이 함께 등장한 씬을 선별한 726개의 이미지 중 496개의 이미지가 마스킹이 됨으로서 68%의 성능을 보였다. 반면에 230개의 이미지 파일에서는 다소 문제가 발견되어 32%의 오차가 발생했다. 오차를 개선하기 위해서 주요 인물을 학습시킨 뒤 마스킹을 씌우는 작업을 함으로써 현 확률보다 높은 확률로 정상적으로 이미지가 추출될 수 있도록 시험해 볼 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.21-28
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• 2006

형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 보통 히스토그램 평활화 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 방향의 조명에 의한 명암 왜곡을 효과적으로 보정하는 전처리 기법을 제시한다. 이 기법은 얼굴의 좌우대칭성을 이용한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석을 이용한 세로 방향 명암 보정을 결합한 것이다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 높은 검출성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴의 후보 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.446-449
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• 2011

얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구선수 인식 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신 학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.