• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.675-678
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• 2018

Since the face has a unique property to identify human, the face recognition is actively used in a security area and an authentication area such as access control, criminal search, and CCTV. The frontal face image has the most face information. Therefore, it is necessary to acquire the front face image as much as possible for face recognition. In this study, the face region is detected using the Adaboost algorithm using Haar-like feature and tracks it using the mean-shifting algorithm. Then, the feature points of the facial elements such as the eyes and the mouth are extracted from the face region, and the ratio of the two eyes and degree of rotation of the face is calculated using their geographical information, and the approximate front face image is presented in real time.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.8
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• pp.1827-1835
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• 2010

In this paper, facial feature areas in user picture are created by facial feature points extracted by ASM(Active Shape Model). In a existing virtual make-up application, users manually select a few features that are exactly. Users are uncomfortable with this method. We propose a virtual makeup application using ASM that does not require user input. In order to express a natural makeup, the modified alpha blendings for each cosmetic are used to blend skin color with cosmetic color. The Virtual makeup application was implemented to apply Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner and Eye Shadow.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.1
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• pp.108-118
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• 2013

Recently the 3D modeling techniques were developed rapidly due to rapid development of computer vision, computer graphics with the excellent performance of hardware. With the advent of a variety of 3D contents, 3D modeling technology becomes more in demand and it's quality is increased. 3D face models can be applied widely to such contents with high usability. In this paper, a 3D face modeling is attempted from a given single 2D frontal face image. To achieve the goal, we thereafter the feature points using AAM are extracted from the input frontal face image. With the extracted feature points we deform the 3D general model by 2-pass mesh warping, and also the depth extraction based on intensity values is attempted to. Throughout those processes, a universal 3D face modeling method with less expense and less restrictions to application environment was implemented and it's validity was shown through experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.293-294
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• 2016

스마트폰, 블랙박스, CCTV 등을 통해 다양하고 방대한 영상 데이터가 발생하고 있다. 그중에서 사람의 얼굴 영상을 통해 개인을 인식 및 식별하고 감정 상태를 분석하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 SIFT알고리즘을 이용하여, 얼굴영상에 대한 특징점을 추출하고 이를 기반으로 성별, 나이 및 기초적인 감정 상태를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.2
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• pp.7-12
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• 2009

The new approach was proposed which uses feature extraction based on fuzzy integral in the process of face verification using morphological shape decomposition. The centre of area was used with image pixels related with structure element and its weight in an attempt to consider neighborhood information. Therefore the morphological operators were defined for feature extraction. And then the number of decomposition images were more about 4 times than the conventional. Finally in the simulations with the extractions for face verification it was proved that the approach in this paper was even more good than the conventional in stability of feature extraction and threshold value.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.655-657
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• 2012

본 논문에서는 심도(Depth) 카메라로부터 실시간 획득한 RGBD 데이터에서 심도 정보 기반의 AAM(Active Appearance Models)과 나이 인식 알고리즘[1]을 통해 4 개의 AG(Age Group)으로 분류하는 실시간 얼굴 나이 인식 시스템(Real-time Facial Age Recognition System)을 설계한다. 기존의 AAM 을 이용한 실시간 얼굴 특징 추출은 평균 약 4.17%의 프레임 손실율을 보였으나, 심도 정보를 활용한 AAM 은 평균 약 0.43%의 프레임 손실율만을 보였다[5]. 본 논문에서는 심도 정보를 활용한 AAM과 병렬 처리 방법인 CUDA 를 결합하여 나이 특징을 추출하고, 실시간 시스템에 적용 가능하도록 나이 인식 알고리즘을 개선하여 실시간 나이 인식 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 1)머리 위치 추적, 2)얼굴 인식 및 특징점 추출, 3)나이 특징 추출, 4) 나이 특징 분석, 5) 나이 분류의 5 가지 단계를 통해 최종적으로 4 개의 AG 로 분류한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.835-838
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• 2008

In this paper, we present automatic face detection and tracking which is robustness in rotation and translation. Detecting a face image, we used Haar-like feature, which is fast detect facial image. Also tracking, we applied Lucas-Kanade feature tracker and KLT algorithm, which has robustness for rotated facial image. In experiment result, we confirmed that face detection and tracking which is robustness in rotation and translation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.528-531
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• 2004

본 논문에서는 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 칼라 영상으로부터 피부색 추출방법을 이용하여 얼굴을 추출한다 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하는 방법과 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 퍼지 추론을 기반으로 하여 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.294-298
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• 2005

바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.