• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.724-726
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• 2020

본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.242-246
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• 2000

본 논문은 얼굴을 이용한 인증 단계의 전처리 단계로 복잡한 배경에서 효율적인 얼굴 추출 방법을 제안한다. 먼저 색상정보를 이용하여 얼굴로 추정되는 1차 영역을 찾고 2차로 색상정보와 자기정보를 이용하여 에지 정보를 추출하여 추정된 영역을 분리한다. 3차로 각 분리된 후보 영역에 얼굴 파라미터를 이용하여 후보영역을 합치면서 얼굴 영역을 추출한다. 온라인 인증을 위한 얼굴 영역 추출이기 때문에 인증 받고자 하는 사람의 얼굴은 전체 영역에서 가운데로 치우칠 것이라는 예상과 인증을 하기 위해서는 일정 크기를 가져야 한다는 가정 하에서 얼굴을 추출하였다. 실제 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험한 결과 유용성을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.72-79
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• 2010

A EAARS(Electronic Attendance-Absence Recording System) is the important LSS(Learning Support System) for blending a on-line learning in the face-to-face classroom. However, the EAARS based on the smart card can not identify a real owner of the checked card. Therefore, we develop the CS(Client-Sever) system that manages the attendance-absence checking automatically, which is used the self-organizing neural network for the face recognition. A client system creates the ID file by extracting the face feature, a server system analyzes the ID file sent from client system, and performs a student identification by using the Recognized weight file saved in Database. As a result, The proposed CS EAARS shows the 92% efficiency in the CS environment that includes the various face image database of the real classroom.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.55-58
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• 2023

본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.129-135
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• 2008

본 연구는 인간의 자아표현 욕구와 창조적 욕구로 인해 자신을 대체할 산물들을 끊임없이 만들어 내는 과정에서 중요하게 작용되는 자기노출라는 심리를 이용하여 아바타와 학습자의 얼굴을 합성하는 증강가상을 통하여 가상세계에서의 현실감을 부여함으로써 학습자의 몰입을 유도하여 그 교육적 효과를 증대하고자 하였다. 이를 실증하기 위하여 컴퓨터기반으로 컨텐츠를 개발한 후, 로봇 컨텐츠로써의 활용을 위해 컨버팅하고 자동 로딩을 통한 학습자의 사진을 아바타와 합성시켰다. 실험 결과 자기노출기반 컨텐츠의 효과는 모든 집단의 경우에서 학습에 대한 집중도에는 긍정적인 영향을 주었으며, 학업성취도에는 유의미하지는 않지만 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 이는 교육용 로봇을 활용한 자기노출 개념 적용에 대하여 긍정적인 결과라고 보여지는데, 보다 유의미한 결과를 얻기 위해서는 단순히 사진을 찍어 로딩시키는 증강가상보다는 얼굴검출을 통한 실시간 증강가상과 같이 증강가상 효과의 증대가 필요하다고 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.41-47
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• 2022

In this paper, we propose a new and simple self-supervised learning method that predicts the middle image of a face image sequence for automatic expression recognition. Automatic facial expression recognition can achieve high performance through deep learning methods, however, generally requires a expensive large data set. The size of the data set and the performance of the algorithm are tend to be proportional. The proposed method learns latent deep representation of a face through self-supervised learning using an existing dataset without constructing an additional dataset. Then it transfers the learned parameter to new facial expression reorganization model for improving the performance of automatic expression recognition. The proposed method showed high performance improvement for two datasets, CK+ and AFEW 8.0, and showed that the proposed method can achieve a great effect.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.11 no.1
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• pp.33-38
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• 2007

Purpose : To investigate the applicability of the new three-dimensional overlapped reconstruction MR angiography (3-D ORMRA) technique in patients with hemifacial spasm and to compare the new 3-D reconstruction images with conventional MRA source images. Materials and Methods : The study group comprised 27 patients with surgically proven hemifacial spasm. In all patients, conventional MRA source images and 3-D fast imaging employing steady-state acquisition (FIESTA) images were obtained prospectively. After 3-D MR angiographic images were obtained, the 3-D MRA and FIESTA images were overlapped at the workstation by using GE A/W 4.2 add/sub software. We analyzed the relationship between the offending vessels and root exit zone of the facial nerve using both 3-D ORMRA images and conventional MRA source images. Results : In 25 of 27 patients, the offending vessel at the REZ of the facial nerve could be correctly identified on conventional MRA source images. In all patients, the presumed offending vessels depicted by the overlapped 3-D reconstruction MRA image corresponded well with the intraoperative findings. The 3-D reconstruction image showed more clear visualization of the spatial relationship between the offending vessels and the root exit zone of the facial nerve. Conclusion : The overlapped 3-D reconstruction MR angiography technique is very useful and informative in patients with hemifacial spasm, as compared with conventional MRA angiography technique.

• Progress in Medical Physics
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• v.16 no.1
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• pp.32-38
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• 2005

Impaired processing of facial information is one of the broad ranges of cognitive deficits seen in patients with schizophrenia. The purpose of this study was to elucidate the differences in brain activities involved in the process of facial working memory between schizophrenic patients and healthy comparison subjects. Ten patients with schizophrenia were recruited along with matched healthy volunteers as a comparison group. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) was used to assess cortical activities during the performance of a 1-back working memory paradigm using images of neutral faces as mnemonic content. The patient group performed the tasks with reduced accuracy. Group analysis revealed that left fusiform gyrus, right superior frontal gyrus, bilateral middle frontal gyri/insula, left middle temporal gyrus, precuneus and vermis of cerebellum and showed decreased cortical activities in the patient group. On the other hand, an increased level of activation in lateral prefrontal cortex and parietal lobule was observed from the patient group, all in the right hemisphere. A decreased level of activity in the left fusiform gyrus among the patient group implicates inefficient processing of facial information. An increased level of activation in prefrontal and parietal neural networks from the patient group confirms earlier findings on the impaired working memory of patients with schizophrenia.