• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.291-294
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• 2002

본 논문은 얼굴 영역 및 얼굴 구성 요소의 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 인식을 하는데 있어서 중요한 자료이다. 얼굴 영역은 객체 단위 추출 방법을 사용하여 얼굴의 고유 영역만을 추출한다. 얼굴의 구성요소는 각 요소간의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴 영역 내에서 추출해 간다. 얼굴 구성요소의 특징점은 미리 정해진 위치에서 특징점을 결정한다. 그리고 이런 특징점간의 상호 연관관계를 설정한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.161-164
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• 2001

캐릭터의 자동 생성이란 영상처리 기법을 이용하여 사람의 얼굴에서 특징을 추출하고, 이 특징들을 기반으로 독특한 캐릭터를 자동으로 얻어내는 방법을 의미한다. 본 논문에서는 사람마다의 얼굴의 특성에 기반한 캐릭터를 자동으로 생성하기 위하여 얼굴의 각 구성요소들의 특징을 효과적으로 추출하기 위한 방법을 제시한다. 얼굴을 구성하는 각각의 요소들의 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 각 구성요소에 해당하는 데이터베이스를 검색하여 특징을 잘 표현할 수 있는 그림을 선택한다. 최종적으로 선택된 그림들은 원 이미지의 비율에 맞도록 재구성하여 얼굴 캐릭터를 생성한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.887-890
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• 2001

본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.599-602
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• 2003

본 논문에서는 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 굴곡 특징과 좌표 정보로서 정지 영상에서 생기는 제약 조건의 약화와 굴곡 특징을 이용하여 보다 강건한 얼굴 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 인식 기술은 정지 영상을 통한 얼굴 영역의 특징들로 얼굴을 구별하고, 얼굴을 검색하기 위하여 다양한 특징을 추출하는데 정지 영상에서는 추출할 수 없는 좌표 정보를 이용한 눈, 코, 입의 정보들과 굴곡 정보를 이용함으로서 얼굴 인식의 효율성을 높이는데 있다. 제안된 알고리즘의 단계는 색상으로부터의 얼굴 영역 검출 단계 얼굴 특징의 추출을 위한 전처리 단계, 눈, 코, 입에 대한 특징 정보로서 사람의 판별 유무와 찾아진 얼굴 영역에 눈 템플릿을 적용하고, 눈 사이의 거리와 기울어짐 코와 입에 대한 거리 정보들로서 스테레오 영상의 굴곡 특징 정보를 추출하는 단계로 이루어져 있다. 또한, 기존의 특징 정보뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 굴곡 특징 정보를 사용 각각 영상의 종류에 대해서 100%, 93%, 76%의 인식률을 얻었으며 평균 90%로서 정지 영상과의 비교를 통해 8%의 인식률의 향상으로 본 연구의 유효성을 입증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.117-122
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• 2005

This paper proposes an algorithm for Facial Characteristic Point(FCP) extraction. The FCP plays an important role in expression representation for face animation, avatar mimic or facial expression recognition. Conventional algorithms extract the FCP with an expensive motion capture device or by using markers, which give an inconvenience or a psychological load to experimental person. However, the proposed algorithm solves the problems by using only image processing. For the efficient FCP extraction, we analyze and improve the conventional algorithms detecting facial components, which are basis of the FCP extraction.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.484-487
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• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴영상에서 피부색상 정보를 이용하여 얼굴을 검출하고 얼굴특징자인 눈, 코, 입의 얼굴특징 벡터를 추출한 후, 벡터들로부터 특징 평가함수를 적용하여 개인의 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 논문에서는 입력 영상에서 대하여 얼굴 피부색의 정보와 명암도 정보를 동시에 사용하여 얼굴영역을 검출한 후, 검출한 얼굴 영역에서 특징점인 눈, 코, 입 등을 추출한 다음, 각 특징 점들에 대한 기하학적 위치특성과 상관성을 이용한 얼굴특징 평가함수를 구성하였다. 제안한 알고리즘으로 230 장의 얼굴영상에 대하여 실험에 적용한 결과 얼굴검출 효율과 인식 성능을 개선할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.499-505
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• 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 KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1123-1132
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• 2000

얼굴영역을 추출하기 위한 방법은 크게 얼굴의 지형적 특징추출에 기반한 방법과 얼굴형판 정합에 기반한 방법으로 분류할 수 있다. 일반적으로 복잡한 배경의 영상에서는 형판정합 방법이 우수하나, 형판의 대표성을 부여하기가 어렵다는 점이 문제시되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴영역을 추출하기 위하여 복잡한 얼굴패턴을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있는 Hotelling변환 과정을 이용하여 얼굴형판을 생성하고 이를 적용하여 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출한다. 또한 휴리스틱한 임계치를 이용하여 두 사람 이상의 얼굴영역을 추출하고 기울어진 얼굴영역을 추출하기 위한 방법도 제시한다. 실험을 통하여 다양한 입력영상에 대한 추출 결과와 고유얼굴에 기반한 방법의 특징을 살펴 보았다.