• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.12a
• /
• pp.329-332
• /
• 2002

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.499-505
• /
• 2003

This paper proposes methods to extract face elements and facial characteristics points for face recognition. We select a candidate region of the face elements with geometrical information between them inside the extracted face region with skin color and extract them using their inherent features. The facial characteristics to be applied to face recognition is expressed with geometrical relation such as distance and angle between the extracted face elements. Experiment results shows good performance to extract of face elements.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.371-376
• /
• 2003

In this paper, we proposes a method for recognizing the facial expressions using ICA(Independent Component Analysis)-factorial representation method. Facial expression recognition consists of two stages. First, a method of Feature extraction transforms the high dimensional face space into a low dimensional feature space using PCA(Principal Component Analysis). And then, the feature vectors are extracted by using ICA-factorial representation method. The second recognition stage is performed by using the Euclidean distance measure based KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm. We constructed the facial expression database for six basic expressions(happiness, sadness, angry, surprise, fear, dislike) and obtained a better performance than previous works.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.1-7
• /
• 2012

As personal information is utilized as an important user authentication means, a trustable certification means is being required. Recently, a research on the biometrics system using a part of the human body like a password is being attempted a lot. The face recognition technology using characteristics of the personal face among several biometrics technologies is easy in extracting features. In this paper, we implement a face recognition system for unattended reception interface. Our method is performed by two steps. Firstly the face is extracted using Haar-like feature method. Secondly the method combining PCA and LDA for face recognition was used. To assess the effectiveness of the proposed system, it was tested and experimental results show that the proposed method is applicable for unattended reception interface.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.19-23
• /
• 2003

컴퓨터 기술의 발전에 따라서 게임분야 역시 다양한 첨단 기술이 적용되고 있다. 예를 들면 강력한 3D가속 기능을 가진 비디오카드, 5.1 채널 사운드, 포스피드백 지원 입력 장치, 운전대, 적외선 센서, 음성 감지기 등이 게임의 입출력 인터페이스로서 이용되고 있다. 전형적인 방법 이외에도 광학방식이나 휴대용 게임기에 대한 플레이 방식에 대한 연구도 활발하다. 최근에는 비디오 게임기에도 사람의 동작을 인식하여 게임의 입력으로 받아들이는 기술이 상용화되기도 하였다. 본 논문에서는 이런 발전 방향을 고려하여 차세대 게임 인터페이스의 방식으로서 사용될 수 있는 사람의 표정 인식을 통한 인터페이스 구현을 위한 접근 방법들에 대하여 고찰을 하고자 한다. 사람의 표정을 입력으로 사용하는 게임은 심리적인 변화를 게임에 적용시킬 수 있으며, 유아나 장애자들이 게임을 플레이하기 위한 수단으로도 유용하게 사용될 수 있다. 영상을 통한 자동 얼굴 인식 및 분석 기술은 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 관계로 많은 연구가 진행되어 왔다. 얼굴 인식은 동영상이나 정지영상과 같은 영상의 형태, 해상도, 조명의 정도 등에 따른 요소에 의하여 인식률이나 인식의 목적이 달라진다. 게임플레이어의 표정인식을 위해서는 얼굴의 정확한 인식 방법을 필요로 하며, 이를 위한 비교적 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.342-345
• /
• 2013

본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.781-784
• /
• 2017

Face recognition systems are characterized by low invasiveness of acquisition, and increasingly better reliability. Such systems may not be applied effectively, when the images are in low resolution (LR) as in the case that photos are taken from long distances, typically public surveillance. In theory, the high resolution (HR) image reconstructed from an LR face image, applying a super resolution (SR) method, can be used for face recognition. However, existing face SR algorithms may not give satisfactory results in face recognition. This article investigates the very low resolution face recognition problem and introduces a partial differential equation (PDE)-based SR method for a face recognition system of convolutional neural network (CNN).

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07e
• /
• pp.2024-2027
• /
• 2003

본 논문에서는 얼굴 인식 분야에서 사용되는 PCA/LDA 알고리즘을 대신하기 위해 DCT/LDA 알고리즘을 제안하였다. PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식의 경우 PCA 를 이용하여 얼굴 영상을 적은 수의 특징 값으로 표현한 다음 LDA를 수행한다. 그러나 PCA는 트레이닝 과정의 계산량이 많고 트레이닝 셋이 변할 때마다 기저 벡터가 변화한다. PCA/LDA의 단점을 개선하기 위해 계산량이 적고 기저 벡터가 일정한 DCT의 계수를 사용한다. DCT/LDA를 사용할 경우 특징 값을 빠르게 추출하면서 PCP/LDA와 유사한 성능을 얻을 수 있다. 실험을 통하여 포즈 변화와 조명 변화가 있는 얼굴 데이터 셋에서 최고 97.8%의 인식률을 보였다.

• Review of KIISC
• /
• v.29 no.3
• /
• pp.44-50
• /
• 2019

최근 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있어 많은 서비스에 적용되고 있다. 얼굴인식 또한 딥러닝 기술을 접목하여 높은 수준으로 얼굴인식이 가능해졌다. 하지만 딥러닝 기술은 원본 이미지를 최소한으로 변조시켜 딥러닝 모델의 오인식을 발생시키는 적대적 예제에 취약하다. 이에 따라, 본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템에 대해 적대적 예제를 이용하여 기만공격 실험을 수행하였으며 실제 얼굴에 분장할 수 있는 영역을 고려하여 설정된 변조 영역에 따른 기만공격 성능을 분석한다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.55-70
• /
• 2009

Vision-based Human computer interaction is an emerging field of science and industry to provide natural way to communicate with human and computer. In that sense, inferring the emotional state of the person based on the facial expression recognition is an important issue. In this paper, we present a novel approach to recognize facial expression from a sequence of input images using emotional specific HMM (Hidden Markov Model) and facial motion tracking based on optical flow. Conventionally, in the HMM which consists of basic emotional states, it is considered natural that transitions between emotions are imposed to pass through neutral state. However, in this work we propose an enhanced transition framework model which consists of transitions between each emotional state without passing through neutral state in addition to a traditional transition model. For the localization of facial features from video sequence we exploit template matching and optical flow. The facial feature displacements traced by the optical flow are used for input parameters to HMM for facial expression recognition. From the experiment, we can prove that the proposed framework can effectively recognize the facial expression in real time.