• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1531-1539
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• 2004

본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1000-1007
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• 2003

이 논문은 입술의 모양을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술은 Point Distribution Model에 근거하여 점들의 집합으로 표현하였다. Isodata군집 알고리듬을 이용하여 전체 학습 영상을 입술 형태별로 군집화 하고 주성분 분석법을 사용하여 각 군집에 대한 입술의 형태 모델을 구하였다 추출 결과가 입력 영상의 실제 입술 위치를 올바르게 찾았는지 판정하기 위하여 입술 경계선 주변의 화소값들을 이용한 입술의 경계선 모델을 구하고 이를 반영하는 평가함수를 구성하였다. 형태 차이를 반영하여 얻은 입술 형태 모델을 사용하여 입술을 추출하기 때문에 전체 학습 영상의 평균 모양과 많은 차이를 보이는 입술을 정확하게 추출할 수 있었다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 약 92%의 성공률을 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.75-85
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• 2002

이 논문은 입술의 형태와 입술 외곽선 부근의 화소값을 이용하여 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태는 학습 영상을 통계적으로 분석하는 능동적 형태 모델을 기반으로 구성하였다. 이 방법은 탐색시 초기 위치의 영향을 받기 때문에 이 논문에서는 입술의 형태에 기반한 가중치 벡터를 이용하여 두 입술 사이의 경계선을 찾고 탐색의 초기 위치로 사용하였다. 다양한 입술 영상들을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.968-976
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• 2003

본 논문은 입술형태를 인식하기 위한 방법을 제안하였다. 입술은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였으며 입술인식은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였다. 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였으며 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다 제안한 방법으로 기존의 능동적 형태 모델(ASM Active Shape Model)에서 찾지 못하던 입술의 윤곽을 찾아낼 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1891-1896
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• 2006

이 논문에서는 능동형태 모델을 개선하여 입술의 형태를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태변형은 능동형태 모델에 기반을 둔 통계적 형태 변형 모델을 사용하여 표현하였다. 능동형태 모델에서 각 점은 지엽적인 정보인 프로파일을 기반으로 독립적으로 이동하기 때문에 많은 오류가 발생할 수 있다. 전역적인 정보를 사용하기 위하여 이 논문에서는 능동윤곽선 모델에서 사용하는 것과 유사한 에너지 함수를 정의하고 전체 에너지가 최소화되는 위치로 점들이 이동하게 하였다. Tulip 1 데이터 베이스에 있는 입술 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 실제 형태에 가깝게 입술을 추출하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권6호
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• pp.1654-1666
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• 2021

본 연구에서는 뷰티메이크업의 입술 디자인에 따른 인상형상, 선호 입술과 그 이유를 실증분석 하였다. 연구방법은 설문조사법으로 SPSS프로그램을 활용하였다. 연구 결과 입술의 색상과 형태가 인상 형성에 미치는 유의미한 영향을 확인하였으며 입술 화장에 관한 현대인들의 시각을 규명 할 수 있었다. 가장 선호하는 입술색상은 레드, 선호하는 입술의 형태는 표준형이었다. 요인분석 결과 입술 색상 중 레드는 유능성요인이 핑크색상은 사교성 요인이 가장 높게 나타났다. 본 연구가 뷰티디자인의 기초자료로서 활용되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1161-1164
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 영상에서 눈동자와 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 기반으로 LDA를 이용하여 입술 영역을 찾았다. 눈동자와 흰자위로 구성되는 눈의 형태적인 특징과 눈동자와 눈썹 사이의 관계를 반영하는 평가함수를 정의하여 눈동자를 인식하였다. 입술에서의 밝기차이를 기반으로 가중치 벡터를 정의하여 위 입술과 아래 입술 사이의 경계선을 찾고 입술과 인접한 피부와의 밝기 차이를 이용하여 입술의 양 끝점 및 위와 아래의 끝점을 찾았다. 여러 영상에 대한 실험 결과 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권5호
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• pp.311-318
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• 2002

이 논문은 눈동자와 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 얼굴에서 가장 어두운 부분 중의 하나인 눈동자와 밝은 부분인 흰자위로 구성되는 눈의 형태적인 특징과 눈동자와 눈썹 사이의 관계를 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자를 인식하였다. 입술 형태, 입술과 인접한 피부와의 밝기 차이를 반영하는 가중치 벡터들을 사용하여 두 입술 사이의 경계선과 입술의 4개 특징점(양 끝점 및 위와 아래의 끝점)을 찾았다. 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.454-460
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• 2003

이 논문은 입술의 형태를 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술은 PDM(Point Distribution Model)을 기반으로 점들의 집합으로 표현하였다. 주성분 분석법을 적용하여 입술 모델을 구하고 모델에서 사용하는 형태계수의 분포를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 구하였다. 이 과정에서 계수를 정하기 위하여 EM(Expectation Maximization) 알고리듬을 사용하였다. 입술 경계선 모델은 입술을 구성하는 각 점과 주변 영역에서의 화소간 변화를 이용하여 구성하였으며 입술 탐색시 사용되었다. 여러 영상을 대상으로 실험한 결과 좋은 결과를 얻었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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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.