• Title/Summary/Keyword: 얼굴 이미지 처리

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Automatic Speechreading Feature Detection Using Color Information (색상 정보를 이용한 자동 독화 특징 추출)

  • Lee, Kyong-Ho;Yang, Ryong;Rhee, Sang-Burm
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.13 no.6
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    • pp.107-115
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    • 2008
  • Face feature detection plays an important role in application such as automatic speechreading, human computer interface, face recognition, and face image database management. We proposed a automatic speechreading feature detection algorithm for color image using color information. Face feature pixels is represented for various value because of the luminance and chrominance in various color space. Face features are detected by amplifying, reducing the value and make a comparison between the represented image. The eye and nose position, inner boundary of lips and the outer line of the tooth is detected and show very encouraging result.

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Detection of Facial Direction using Facial Features (얼굴 특징 정보를 이용한 얼굴 방향성 검출)

  • Park Ji-Sook;Dong Ji-Youn
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.4 no.6
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    • pp.57-67
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    • 2003
  • The recent rapid development of multimedia and optical technologies brings great attention to application systems to process facial Image features. The previous research efforts in facial image processing have been mainly focused on the recognition of human face and facial expression analysis, using front face images. Not much research has been carried out Into image-based detection of face direction. Moreover, the existing approaches to detect face direction, which normally use the sequential Images captured by a single camera, have limitations that the frontal image must be given first before any other images. In this paper, we propose a method to detect face direction by using facial features such as facial trapezoid which is defined by two eyes and the lower lip. Specifically, the proposed method forms a facial direction formula, which is defined with statistical data about the ratio of the right and left area in the facial trapezoid, to identify whether the face is directed toward the right or the left. The proposed method can be effectively used for automatic photo arrangement systems that will often need to set the different left or right margin of a photo according to the face direction of a person in the photo.

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A Study on Adversarial Attack Using Triplet loss (Triplet Loss를 이용한 Adversarial Attack 연구)

  • Oh, Taek-Wan;Moon, Bong-Kyo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.404-407
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    • 2019
  • 최근 많은 영역에 딥러닝이 활용되고 있다. 특히 CNN과 같은 아키텍처는 얼굴인식과 같은 이미지 분류 분야에서 활용된다. 이러한 딥러닝 기술을 완전한 기술로서 활용할 수 있는지에 대한 연구가 이뤄져왔다. 관련 연구로 PGD(Projected Gradient Descent) 공격이 존재한다. 해당 공격을 이용하여 원본 이미지에 노이즈를 더해주게 되면, 수정된 이미지는 전혀 다른 클래스로 분류되게 된다. 본 연구에서 기존의 FGSM(Fast gradient sign method) 공격기법에 Triplet loss를 활용한 Adversarial 공격 모델을 제안 및 구현하였다. 제안된 공격 모델은 간단한 시나리오를 기반으로 검증하였고 해당 결과를 분석하였다.

AI Announcer : Information Transfer Software Using Artificial Intelligence Technology (AI 아나운서 : 인공지능 기술을 이용한 정보 전달 소프트웨어)

  • Kim, Hye-Won;Lee, Young-Eun;Lee, Hong-Chang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.937-940
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    • 2020
  • 본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

Face Region Detection using a Color Union Model and The Levenberg-Marquadt Algorithm (색상 조합 모델과 LM(Levenberg-Marquadt)알고리즘을 이용한 얼굴 영역 검출)

  • Kim, Jin-Ok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.14B no.4
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    • pp.255-262
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    • 2007
  • This paper proposes an enhanced skin color-based detection method to find a region of human face in color images. The proposed detection method combines three color spaces, RGB, $YC_bC_r$, YIQ and builds color union histograms of luminance and chrominance components respectively. Combined color union histograms are then fed in to the back-propagation neural network for training and Levenberg-Marquadt algorithm is applied to the iteration process of training. Proposed method with Levenberg-Marquadt algorithm applied to training process of neural network contributes to solve a local minimum problem of back-propagation neural network, one of common methods of training for face detection, and lead to make lower a detection error rate. Further, proposed color-based detection method using combined color union histograms which give emphasis to chrominance components divided from luminance components inputs more confident values at the neural network and shows higher detection accuracy in comparison to the histogram of single color space. The experiments show that these approaches perform a good capability for face region detection, and these are robust to illumination conditions.

A Drowsy Driver Monitoring System through Eye Closure State Detection Algorithm on Mobile Device (모바일 환경에서 눈 폐쇄 상태 검출을 통한 졸음운전 감지)

  • Park, Yoo-Jin;Choi, Young-Ho;Cho, Hae-Hyun;Kim, Gye-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.597-600
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 눈 폐쇄 상태 검출 알고리즘을 개발하고, 그것을 바탕으로 모바일 환경의 졸음운전 감지 시스템을 구현하는 것이다. 개발한 알고리즘은 검출된 눈 영역의 이미지를 히스토그램 분석을 통해 실험적으로 얻은 문턱 값으로 이진화 시킨 후 운전자 눈의 폐쇄 상태를 판단한다. 구현한 시스템은 얼굴과 눈 검출이 완료된 상태에서 검출된 눈이 폐쇄 상태인지를 판단한다. 폐쇄 상태인 경우 이상태가 지속되면 시스템은 운전자가 졸음운전 상태임을 감지하고 경고해준다. 자원이 제한된 모바일의 특성상 이미지 처리의 정확성뿐만 아니라 처리속도의 효율성도 중요한데 이 특성에 맞는 알고리즘을 개발하였고, 이를 바탕으로 졸음운전 감지 시스템 구현에 성공하였다.

A study of Real-Time Face Recognition using Web CAM and Ideal Hair style Adaption Method (웹캠을 이용한 실시간 얼굴인식과 이상적 헤어스타일 적용방법에 관한 연구)

  • Kang, Nam-Soon
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.11 no.2
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    • pp.532-539
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    • 2010
  • This paper suggests the system for searching and application is to be in combination between existing hair art area and Image/Video processing area. This proposed system usually saves various hair types into a database, then, users send images of their face over the internet by using WebCam. Finally, they can find the hair types for users.

A Design and Implementation of The Biometrics Collection System (생체정보 수집 시스템 설계 및 구현)

  • Ko, Ginam;Lee, YongSub;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1530-1533
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    • 2015
  • 본 논문은 지문, 홍채, 얼굴 및 서명 이미지를 수집하고, 이를 기 수집된 생체정보들과 비교 분석하여 고유한 개인 정보를 생성함으로써, 회원 및 직원 등 소규모 단위뿐만 아니라, 국가 단위의 주민 정보에도 활용 가능한 생체정보 수집 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안 시스템은 개인정보 수집기, 생체정보 수집기(지문수집기, 홍채수집기, 얼굴수집기 및 서명 수집기), 생체정보 검증기(지문검증기, 홍채검증기)와 생체정보 관리기로 구성되어 있으며, 웹페이지 형태의 개인정보 수집기에서 Java로 구현된 생체정보 수집기의 호출 및 데이터 송수신을 위해, 최근 기술적 추세에 맞추어 자바애플릿 형태가 아닌 브라우저 플러그인 형태의 데이터 연동모듈을 구현하였다.

An Android based Contextphone to aware Human Emotion (인간의 감정을 인지하는 안드로이드 기반 컨텍스트폰)

  • Ryu, Yunji;Kim, Sangwook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.558-561
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    • 2010
  • 컨텍스트폰은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하고 시각화하는 휴대전화이며 인간의 여섯 번째 감각 도구로써 신체의 일부가 되고 있다. 이에 따라 사용자에 특화된 상황 인지 기능을 지원하는 모바일 플랫폼 기술이 많이 연구되고 있다. 하지만 모바일 기기간의 상호작용이 아니라 사용자간의 소셜 인터랙션을 지원하는 모바일 플랫폼 연구는 미비하며 감정 등의 고수준 정보는 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 감정을 포함한 다양한 정보들을 지원하는 컨텍스트폰 플랫폼을 이용하여 사용자간의 감정을 공유 할 수 있는 컨텍스트폰에 대해 기술한다. 또한 사용자의 감정을 인식하기 위해 컨텍스트폰 플랫폼은 휴대전화 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴이미지를 수집하고 감정인식기로 전달한다. 감정인식기는 사용자의 얼굴을 특징추출하여 패턴인식에 적용되는 분류분석 알고리즘을 통해 사용자의 감정을 알아내고 컨텍스트 서버를 매개체로 사용자간 감정을 전달하며 모바일 화면에 시각화한다.

Smart Speedgate(Entrance System) Using Raspberry Pi and OpenCV (라즈베리파이와 OpenCV를 사용한 스마트 스피드게이트)

  • Jeong, Dae-Kyun;Yang, Jae-Hyeon;Park, Da-Bom;Nam, Ga-Hee;Jung, Soon-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.1200-1202
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    • 2021
  • 어플을 사용하여 사용자 등록과 휴대폰 카메라를 사용하여 얼굴을 등록하고, 파이카메라에 촬영된 얼굴 이미지를 바탕으로 OpenCV를 이용하여 출입하는 인원의 식별과 열화상 카메라를 통해 체온 측정을 수행하여 사용자의 출입 기록을 저장한다. 기존의 QR코드 인식과 체온 측정을 동시에 수행하여 출입 시스템의 간소화를 기대할 수 있다.