• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.69-78
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• 2002

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.38-43
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• 2016

스마트 환경 구축이 보편화됨에 따라 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-컴퓨터 상호작용에서 사람의 얼굴과 시선 방향을 안다는 것은 그 사람의 의도나 관심의 대상을 파악하는데 중요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 신체 구조를 이해하는데도 하나의 기준이 될 수 있으므로 중요한 연구 테마이다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 얼굴 방향을 미리 정해놓은 각도로 분류하는 방법을 제안한다. 먼저 영상은 전처리를 거친 뒤 회전정보를 얻기 위하여 평균 정면 얼굴과의 차영상을 이용하여 회전정보를 추출한다. 캐니에지 검출법을 이용하여 얼굴의 특징을 검출하고 이를 이용하여 에지 영상을 구한 뒤, 이 영상에 대해 가로 세로축 각각에 대해 픽셀 수를 누적하여 히스토그램을 작성한다. 누적히스토그램을 특징으로 랜덤 포레스트를 생성하였으며, 랜덤 포레스트의 학습과 테스트에는 CAS-PEAL-R1 데이터를 사용하여 80.6%의 인식률을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.75-77
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• 2012

본 논문에서는 영상에서 양쪽 눈 영역을 각각 검출하여 각 영역에 대한 지역적 이진화를 통해 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 단일 저해상도 웹 카메라 영상에서 haar-like feature를 이용해 사람의 얼굴을 검출 한 뒤, 얼굴 영역의 너비와 높이의 비율에 따라 양쪽 눈 영역을 각각 검출한다. 각 눈 영역에서 지역적으로 전처리 및 이진화를 수행하여 눈동자를 검출한다. 눈동자 검출은 HCI(Human-Computer Interface) 시스템에 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.73-76
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• 2013

본 논문은 입 영역의 픽셀 분포의 비교를 통해 혀의 방향 인식 알고리즘을 제안한다. 스마트폰의 크기가 커짐에 따라 얼굴의 제스쳐를 이용한 스마트폰 제어 기술이 요구되고 있다. 처음 코의 영역을 먼저 검출한 뒤 코와 입 부분의 비율로 입의 영역을 검출한다. 입의 영역을 검출한 뒤 방향별 영역을 나누고 혀와 유사한 색의 픽셀분포를 파악해 가리키는 방향을 인지한다. 본 알고리즘은 연구실 연구원 5명을 대상으로 한 실험에서 인식률이 80%에 육박하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권1호
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• pp.9-15
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• 2001

영상에 관련된 다양한 응용 시스템들을 구현하는 많은 연구들이 진행되어 왔지만, 그러한 영상 관련 응용 시스템을 구현함에 있어서 처리속도의 저하로 인하여 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 대두된 여러 방법들 중에서 최근 하드웨어 접근 방법에 고려한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상을 실시간으로 처리하기 위하여 하드웨어 구조를 갖는 병렬처리시스템을 기술하며, 또한 병렬처리시스템을 얼굴 검색 시스템에 적용한 후 처리속도 및 실험 결과를 기술한다. 병렬처리시스템은 SIMD와 MIMD가 결합된 구조를 갖고 있기 때문에 다양한 영상 응용시스템에 대해서 융통성과 효율성을 제공하며, 144개의 처리기와 12개의 다중접근기억장치, 외부 메모리 모듈을 위한 인터페이스와 외부 프로세서 장치(i960Kx)와의 통신을 위한 인터페이스로 구성되어있다. 다중접근기억장치는 메모리 모듈선택회로, 데이터 라이팅회로, 그리고, 주소계산 및 라우팅회로로 구성되어 있다. 또한 얼굴 검색 시스템을 병렬처리 시스템에 적합한 병렬화를 제공하기 위해 메쉬방법을 이용하여 전처리, 정규화, 4개 특징값 추출, 그리고 분류화로 구성하였다. 병렬처리시스템은 하드웨어 모의실험 패키지인 CADENCE사의 Verilog-XL로 모의실험을 수행하여 기능과 성능을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.82-92
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• 2006

최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.31-38
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• 2011

피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 다층 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고, 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 31~49% 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.141-144
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.