• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.217-220
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• 2007

본 논문에서는 MPEG-4에서 정의하는 FDP(Facial Definition Parameter)를 이용하여 사람의 3차원 얼굴모델들을 모핑(Morphing)시키는 알고리즘을 기술한다. 3 차원 스캐너로 생성한 얼굴 모델에 MPEG-4 의 FDP 를 기반으로 얼굴의 특징을 구분하는 영역들을 정의한다. 얼굴 모핑 알고리즘은 서로 다른 얼굴 모델 사이에서 이러한 얼굴 특징 영역들간의 변형을 생성하기 위한 일련의 과정을 설명한다. 특징 영역간의 얼굴 모핑을 위해서는 서로 다른 얼굴 모델의 기하 데이터와 속성들을 매핑시켜야 하는 문제가 생긴다. 이를 위해 본 연구에서는 구를 이용하여 각 얼굴 모델의 기하와 속성 정보를 정의하여 매핑한 후에 이들간을 모핑하는 방법을 정의하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.563-570
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• 2002

본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.169-172
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• 2001

본 논문은 얼굴의 특징점 추적을 위하여 얼굴 회전 변환과의 크기 변환을 고려한 BMA(Block matching alogorithm)을 이용한 방법을 제안한다. 우선 얼굴의 크기 변화를 구하기 위하여 얼굴 영역을 분리하여 그 면적을 구한다. 이 면적을 이전 프레임에서 구한 얼굴 영역의 면적과 비교하여 크기 비례를 계산한다. 다음으로 각 특징점을 중심으로 하는 8방위 영역의 화소들로 집합을 설정한다. 집합을 설정할 때에는 얼굴의 크기 변화를 고려하여 영역 내 화소들을 포함하는 양을 수정한다. 그리고 새로운 영상에서 화소 집합간의 거리가 가장 작은 화소를 새로운 특징점으로 지정한다. 이 때, 회전 변화를 고려하여 화소 집합의 순서를 순차적으로 바꿔 집합 간 거리를 산출한다. 제안하는 방법은 회전과 크기 변환에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라, 단순한 움직임 예측 방법인 BMA보다도 쉽고 빠르게 계산된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.373-376
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• 2011

얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.384-387
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• 2011

본 논문에서 제안된 모델은 기존의 얼굴 인식 및 지명수배자 얼굴 인식 시스템보다 효과적인 인식률 향상을 위해 전역적 특징을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘과 지역적 특징을 사용하는 2D-HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 결합한 지명수배자 얼굴인식 시스템이다. 입력된 영상을 전역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴 탐지 및 인식을 수행하고, 탐지 및 인식에 실패한 영상은 지역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 2차 인식 과정을 수행한다. 실험과 분석을 통해 제안된 방법을 효율성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.168-173
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• 2012

본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.181-184
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• 2001

본 논문에서는 얼굴영상의 특징추출에 적합한 LITFE (Linear Interpolated Triangle Feature Extraction)를 이용하여 얼굴영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. LITFE는 얼굴의 위치정보를 보존하면서 영상 분할이 가능한 특징추출 알고리즘으로, PCA (Principal Component Analysis) 의 신경회로망적 접근방법인 GHA(Genralized Hebbian Algorithm)와 병행하면 얼굴의 특징을 효과적으로 추출하여 인식할 수 있는 장점이 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.537-540
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• 2005

본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1855_1856
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• 2009

본 논문은 Haar-like 마스크와 유사한 특징을 갖지만 두 사각형 영역의 크기와 위치를 제한하지 않는 분리된 두 사각 특징 마스크를 이용한 Adaboost 기반 얼굴검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 Haar-like 특징이 단순히 두 사각 영역의 화소값들의 차를 구함으로써 계산이 용이하나 인접한 두 사각 영역으로 한정함으로써 고품질 특징을 얻기 어렵다. 이런 Haar-like 특징마스크의 내재된 문제점을 개선하기 위해, 제안하는 특징 마스크는 다양한 크기와 분리된 두 사각 영역을 갖는 형태로 고품질의 특징을 얻는다. 고품질의 특징은 Adaboost 알고리즘의 약 분류기(weak classifier)의 성능을 학습단계부터 높여 전반적으로 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 제안하는 분리된 두 사각 특징을 이용한 adaboost 기반 얼굴검출 기법의 우수성을 다양한 실험을 통해 검증하였다.