• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.1
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• pp.35-43
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• 2010

1D PCA utilized in the face appearance-based face recognition methods such as eigenface-based face recognition method may lead to less face representative power and more computational cost due to the resulting 1D face appearance data vector of high dimensionality. To resolve such problems of 1D PCA, 2D PCA-based face recognition methods had been developed. However, the face representation model obtained by direct application of 2D PCA to a face image set includes both face common features and face distinctive identity features. Face common features not only prevent face recognizability but also cause more computational cost. In this paper, we first develope a model of a face distinctive identity feature subspace separated from the effects of face common features in the face feature space obtained by application of 2D PCA analysis. Then, a novel robust face recognition based on the face distinctive identity feature subspace model is proposed. The proposed face recognition method based on the face distinctive identity feature subspace shows better performance than the conventional PCA-based methods (1D PCA-based one and 2D PCA-based one) with respect to recognition rate and processing time since it depends only on the face distinctive identity features. This is verified through various experiments using Yale A and IMM face database consisting of face images with various face poses under various illumination conditions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.745-747
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• 2004

본 논문에서는 여러 해상도로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 정해지지 않은 예측이 불가능한 사람들이 드나드는 공공장소인 공항이나 항만 같은 곳에서의 얼굴인식은 고정된 크기가 아닌 다양한 크기와 조명을 갖는 등, 매우 많은 가지 수의 환경 변수를 가지고 있다. 이러한 환경에서의 얼굴인식은 그만큼 다양한 변수와 그 변수의 조건에 대한 대응을 요구하게 된다. 여기서 제안하는 방법은 다양한 해상도를 갖는 입력 얼굴 이미지에 대하여 최적의 가보 커널과 그에 따르는 적절한 파라미터를 찾는 것으로 효과적인 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1393-1400
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• 2006

정서를 측정하고 나타내는 기술이 발전에 따라 문화적 보편성을 가진 얼굴표정 연구의 필요성이 증가하고 있다. 그리고 지금까지의 많은 얼굴 표정 연구들은 정적인 얼굴사진 위주로 이루어졌다. 그러나 실제 사람들은 단적인 얼굴표정만으로 정서를 인식하기 보다는 미묘한 표정의 변화나 얼굴근육의 움직임 등을 통해 정서상태를 추론한다. 본 연구는 동적인 얼굴표정이 정적인 얼굴표정 보다 정서상태 전달에서 더 큰 효과를 가짐을 밝히고, 동적인 얼굴 표정에서의 눈과 입의 정서인식 효과를 비교해 보고자 하였다. 이에 따라 15 개의 형용사 어휘에 맞는 얼굴 표정을 얼굴전체, 눈, 입의 세 수준으로 나누어 동영상과 스틸사진으로 제시하였다. 정서 판단의 정확성을 측정한 결과, 세 수준 모두에서 동영상의 정서인식 효과가 스틸사진 보다 유의미하게 높게 나타나 동적인 얼굴 표정이 더 많은 내적정보를 보여주는 것을 알 수 있었다. 또한 얼굴전체-눈-입 순서로 정서인식 효과의 차이가 유의미하게 나타났으며, 부정적 정서는 눈에서 더 잘 나타나고 긍정적 정서는 입에서 더 잘 나타났다. 따라서 눈과 입에 따른 정서인식이 정서의 긍정성-부정성 차원에 따라 달라짐을 볼 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.2
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• pp.156-163
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• 2004

In this paper, we propose an adaptive face region detection and real-time face identification algorithm using face feature evaluation function. The proposed algorithm can detect exact face region adaptively by using skin color information for races as well as intensity and elliptical masking method. And also, it improves face recognition efficiency using geometrical face feature and geometric evaluation function between features. The proposed algorithm can be used for the development of biometric and security system areas. In the experiment, the superiority of the proposed method has been tested using real image, the proposed algorithm shows more improved recognition efficiency as well as face region detection efficiency than conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.946-948
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• 2005

본 논문은 얼굴의 크기에 무관하게 적용 가능한 효율적인 얼굴 검출 및 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 스킨필터(skin filter)를 이용하여 눈, 코, 입을 포함한 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 얼굴 영역을 로그-극좌표(log-polar) 이미지로 변환한다. 변환된 로그-극좌표 이미지에서 자동상관관계(autocorrelation) 기법을 이용하여 얼굴의 특징을 추출한 후, 고유얼굴(eigenface) 인식 기법으로 얼굴을 인식한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 평균 $97.83\%$의 인식률을 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2583-2585
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• 2002

본 논문에서는 다양한 크기와 왜곡을 함유한 질의 얼굴 영상이 들어 왔을 때에도 적용 가능한 동적 링크 구조상에서 얼굴 인식에 관한 것이다. 기존의 동적 링크 구조상에서의 얼굴 인식 기술이 얼굴의 크기와 상관없이 일정한 크기의 그래프가 적용이 되기 때문에 얼굴의 크기가 다른 경우에는 인식을 하지 못하였다. 이러한 단점을 보완하고자 질의 영상의 얼굴 타원 정보를 이용하여 고정된 그래프에 맞게 얼굴 크기를 보정함으로써 기존의 우수한 성능을 유지함과 동시에 동적 링크상에서 다양한 크기와 왜곡을 가진 질의 얼굴 영상을 인식할 수 있도록 한 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.3
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• pp.117-127
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• 2005

Proportionately with a rapid development of mobile instrument technology, the number of mobile contents utilizing computing environment's graphic technology or image processing is increasing. In this paper, I designed a middleware which supports facial detection and recognition system based WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability), the Korean standard mobile platform. The facial recognition middleware introduced the object oriented concepts, to apply to recognition security and other contents by using mobile camera. This can reduce the development time and cost by dividing process while developing software. Therefore, it would be applied to content security or technology transfer with other company. Facial recognition middleware system is composed of face detection module and face recognition module, and proposes the application contents design method based on WIPI platform.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.19-22
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)와 얼굴인식에서 널리 쓰이는 Gabor 기술어를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한다. SURF 기반 영상인식 방법은 특징점을 찾고 해당 특징점에서 기술어를 추출한 후, 정합을 수행한다. 본 논문에서는 SURF 를 통해 추출한 특징점에서 Gabor 웨이블릿 변환을 사용해 기술어를 추출하는 얼굴인식 방법을 제안한다. 잘 알려진 ORL 데이터베이스에서의 실험에서 제안한 방법이 기존 SURF 기반의 얼굴 인식 방법에 비해 더 높은 얼굴 인식 성능을 보여줄 뿐 아니라 정합시간을 포함한 처리 속도면에서도 더 우수한 성능을 보였다. 이러한 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 SURF 보다 얼굴 인식에 적합함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.649-652
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• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.2005-2008
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• 2003

본 논문에서는 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 인증이 이루어지는 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 인터넷에 적용한 원격 신분증명 및 인증 시스템을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 알고리즘을 이용해 얼굴 특징을 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 생체인식 시스템의 비교 평가와 함께 인터넷 상에서 얼굴인식을 이용한 원격 얼굴인식 시스템의 구성을 제안한다.