• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.395-402
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• 2009

본 연구는 표정 인식률을 개선하기 위한, 강도가 다른 표정을 인식하는 새로운 표정 인식 방법을 제안한다. 사람마다 다르게 나타나는 표정과 표정마다 다른 강도는 표정 인식률 저하에 지대한 영향을 미친다. 하지만 얼굴 표정의 다양한 강도를 처리하는 방법은 많이 제시되지 않고 있다. 본 연구에서는 표정 템플릿과 표정 강도 분포모델을 이용하여 다양한 얼굴 표정 강도를 인식하는 방법을 제시한다. 표정 템플릿과 표정강도 분포모델은 얼굴의 특징 부위에 표시한 관심 점과 얼굴 특징 부위간의 움직임이 다른 표정과 강도에 따라 어떻게 달라지는지 설명하여 표정 인식률 개선에 기여한다. 제안 방법은 정지 이미지뿐만 아니라 비디오시퀀스에서도 빠른 측정 과정을 통해 다양한 강도의 표정을 인식할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 연구가 특히 약한 강도의 표정에 대해 타 방법보다 높은 인식 결과를 보여 제안 방법이 다양한 강도의 표정 인식에 강건함을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.423-430
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• 2013

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.44-50
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• 2022

얼굴 영상에서 나이를 인식하는 기술은 여러 응용분야에서 활용되면서 그에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 환경에서 촬영된 얼굴 영상은 얼굴의 일부가 가려지는 경우가 많으며 이는 나이 인식 성능에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 가림이 있는 얼굴 영상의 나이 인식 성능을 개선하기 위해, Image Extrapolation 기술을 이용하여 가려진 부분을 생성하여 나이를 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서의 가림이 나이 인식 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해서 마스크 이미지를 적용하여 가림이 있는 얼굴 영상을 생성하였다. 가림에 의해 나이 인식 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해, Image Extrapolation 기술 중 영상의 가장자리를 순회하면서 가려진 부분을 생성하는 SpiralNet 을 사용하여 가려진 부분을 예측하여 생성하고 얼굴 나이 인식에 사용하였다. 실험을 통해 가림이 있는 영상에서 나이 인식 성능이 저하되는 문제가 있고, SpiralNet으로 가림 부분을 생성한 영상으로 나이를 인식하면 나이 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.41-47
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• 2022

본 논문에서는 자동표정인식을 위하여 얼굴 이미지 배열의 가운데 이미지를 예측하는 새롭고 간단한 자기주도학습 방법을 제안한다. 자동표정인식은 딥러닝 모델을 통해 높은 성능을 달성할 수 있으나 일반적으로 큰 비용과 시간이 투자된 대용량의 데이터 세트가 필요하고, 데이터 세트의 크기와 알고리즘의 성능이 비례한다. 제안하는 방법은 추가적인 데이터 세트 구축 없이 기존의 데이터 세트를 활용하여 자기주도학습을 통해 얼굴의 잠재적인 심층표현방법을 학습하고 학습된 파라미터를 전이시켜 자동표정인식의 성능을 향상한다. 제안한 방법은 CK+와 AFEW 8.0 두가지 데이터 세트에 대하여 높은 성능 향상을 보여주었고, 간단한 방법으로 큰 효과를 얻을 수 있음을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.197-202
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• 2021

현재 코로나 19 확산 방지를 위해 건물 출입 시 체온을 측정하고 있다. 본 논문에서는 출입자의 얼굴 학습 데이터를 토대로 실시간 얼굴 인식을 통해 출입 인증을 하고자 한다. 얼굴 인식률을 증가시키기 위해 학습 이미지의 수를 자동으로 라벨링 되도록 설계하였다. 또한 정확한 온도 측정을 위해 얼굴 영역에서 이마 영역을 관심 영역으로 지정하였다. 향후에는 출입자의 체온, 출입시간, 정보 등을 저장하는 DB를 구축할 계획이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.47-50
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.683-684
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• 2006

본 논문은 비디오기반의 얼굴인식에 있어서 환경의 변화나 왜곡, 노이즈 등으로 발생할 수 있는 부분적인 가림현상(Partial Occlusion)에 대한 처리기법을 제시한다. 인증되는 각 사람은 하나의 Manifold 를 구성하며 각 Manifold 는 m 개의 pose-Manifold 로 구성된다. Pose-Manifold 를 구성하기 위한 학습데이터는 매우 유사한 포즈들로 구성되기 때문에 얼굴을 이루는 영역의 픽셀에 대한 Intensity 의 변화는 크지 않다. 입력되는 이미지의 Intensity 를 학습데이터의 Intensity 의 변화량을 고려한 Intensity Distortion 을 이용하면 Occlusion 이 발생한 영역을 찾을 수 있고, Occlusion 이 발생한 정도에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 이렇게 Occlusion 에 따라 영역에 중요도를 다르게 하여 얼굴인식률을 높이고자 한다. 실험에서는 제시하는 Mask 를 사용하지 않았을 경우와 기존에 제시된 알고리즘과의 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.184-185
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• 2018

개인의 얼굴 표정을 인식하고 그 사람에게 적합한 음악을 재생하는 시스템 인 Face Song Player가 제공됩니다. 얼굴 윤곽선 정보를 학습하고 평균을 추출하여 얼굴 모양 정보를 획득합니다. MUCT DB는 학습을위한 DB로 사용되었습니다. 얼굴 표정을 인식하기 위해 표정이 없는 이미지를 기반으로 각 표현의 특성 차이를 사용하여 알고리즘을 설계했습니다.