• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1119-1128
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• 2013

In this paper, we propose an algorithm to detect and track the human face with a GPU-based high speed. Basically the detection algorithm uses the existing Adaboost algorithm but the search area is dramatically reduced by detecting movement and skin color region. Differently from detection process, tracking algorithm uses only depth information. Basically it uses a template matching method such that it searches a matched block to the template. Also, In order to fast track the face, it was computed in parallel using GPU about the template matching. Experimental results show that the GPU speed when compared with the CPU has been increased to up to 49 times.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.11-14
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• 2012

본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴을 검출하고, 검출 된 템플릿을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 최대한 축소하여 수행시간 및 오검출율을 줄였다. 그리고 얼굴추적은 깊이정보를 이용하여 템플릿의 크기, 탐색영역을 조정하였다. 또한, RGB영상보다 조명변화에 강한 깊이영상을 이용하여 효율적인 템플릿 매칭을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.889-891
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.120-123
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.9C
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• pp.1258-1268
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• 2004

We propose a new fast, algorithm which is used for detecting frontal face in the frequency domain based on human skin-color using OCT coefficient of dynamic image compression and skin color information. The region where each pixel has a value of skin-color were extracted from U and V value based on DCT coefficient obtained in the process of Image compression using skin-color map in the Y, U, V color space A morphological filter and labeling method are used to eliminate noise in the resulting image We propose the algorithm to detect fastly human face that estimate the directional feature and variance of luminance block of human skin-color Then Extraction of face was completed adaptively on both background have the object analogous to skin-color and background is simple in the proposed algorithm The performance of face detection algorithm is illustrated by some simulation results earned out on various races We confined that a success rate of 94 % was achieved from the experimental results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.4
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• pp.481-493
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• 2011

As the development of mobile devices, mobile phones are equipped with many features. Video-call feature is one of them. In this paper, we present distance measurement between speaker and smart-phone using multiple color spaces and multiple thresholds. first, detect face based on skin color information. and second, measure distance between speaker and smart-phone using the detected face region. Especially, the first considering point in the development of face area detection is real-time processing and the second point is robustness to solve the problems of face detection errors due to rapid change of object movement, lighting and background between adjacent frames.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.125-128
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• 2009

본 논문에서는 실시간 영상으로부터 입술 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상으로부터 피부색 범위의 검출을 통하여 불필요한 잡음을 제거한 후 Harr-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출한다. 다음 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 입술 후보 영역을 분리한 후 제안하는 Cb, Cr를 가지고 입술색 범위 검출해 낸다. 최종적으로 검출된 입술색 범위 영역에 Haar-like 특징을 다시 한번 적용하므로써 보다 정확한 입술 영역을 검출해낸다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 실험한 결과 기존의 알고리즘보다 검출률이 높았으며, 적용범위가 더 넓음을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.1
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• pp.89-96
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• 2010

In this paper, we proposed a method about improving face tracking efficiency of face detection for AF system using the faces to the ROI. The conventional face detection system detecting faces based skin color uses the ratio of skin pixels of the present frame to detected face regions of the past frame to track the faces. The tracking method is superior in the stability of the regions but it is inferior in the face tracking efficiency. We proposed a face tracking method using the area of the overlapping region in the detected face regions of the past frame and the present frame to improve the tracking efficiency. The proposed face tracking efficiency demonstration was performed by making a film of face detection with face tracking in real-time and using the moving traces of the detected faces.