• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.140-145
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• 2009

Significant attention has recently been drawn to human robot interaction system that uses face detection technology. The most conventional face detection methods have applied under pixel domain. These pixel based face detection methods require high computational power. Hence, the conventional methods do not satisfy the robot environment that requires robot to operate in a limited computing process and saving space. Also, compensating the variation of illumination is important and necessary for reliable face detection. In this paper, we propose the illumination invariant face detection that is performed under the compressed domain. The proposed method uses color balancing module to compensate illumination variation. Experiments show that the proposed face detection method can effectively increase the face detection rate under existing illumination.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.11-14
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• 2011

최근 적외선 영상 정보를 사용하여 사용자를 인식하고 인터랙션을 하고자하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 특히, 보안과 같은 인간을 인식/추적/감시하는 분야에서는 적외선 입력 영상에 대한 얼굴인식 기술이 점차 많이 사용되고 있다. 이는 야간이나 특수한 조명 환경에서처럼 적절한 컬러 영상 정보를 알 수 없을 때 적외선 영상 정보를 이용하면 얼굴 영상 추출이 가능한 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 적외선 영상을 입력받아 컬러 영상과의 관계에 기반하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 일반적인 조명 환경에 강인하면서 컬러 데이터베이스만을 사용하여 얼굴 인식이 가능하다. 따라서 주위 조명 환경에 무관하게 얼굴을 인식하여 다양한 보안 및 휴먼 인터페이스에 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.10
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• pp.129-136
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• 2015

We propose a hybrid face recognition to deal with illumination variation. For this, we extract discriminant features by using the different illumination invariant feature extraction methods. In order to utilize both advantages of each method, we evaluate the discriminant power of each feature by using the discriminant distance and then construct a composite feature with only the features that contain a large amount of discriminative information. The experimental results for the Multi-PIE, Yale B, AR and yale databases show that the proposed method outperforms an individual illumination invariant feature extraction method for all the databases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.446-449
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• 2011

얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구선수 인식 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신 학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.3
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• pp.205-208
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• 2013

Generally, binary pattern transforms have been used in the field of the face recognition and facial expression, since they are robust to illumination. Thus, this paper proposes an illumination-robust face recognition system combining an MLDP, which improves the texture component of the LDP, and a 2D-PCA algorithm. Unlike that binary pattern transforms such as LBP and LDP were used to extract histogram features, the proposed method directly uses the MLDP image for feature extraction by 2D-PCA. The performance evaluation of proposed method was carried out using various algorithms such as PCA, 2D-PCA and Gabor wavelets-based LBP on Yale B and CMU-PIE databases which were constructed under varying lighting condition. From the experimental results, we confirmed that the proposed method showed the best recognition accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.390-394
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• 2010

본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.6
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• pp.109-116
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• 2019

This study proposed a robust detection algorithm. It detects face more stably with respect to changes in light and rotation for the identification of a face shape. Also it satisfies both efficiency of calculation and the function of detection. The algorithm proposed segmented the face area through pre-processing using a face shape as input information in an environment with a single camera and then identified the shape using a Self Organized Feature Map(SOFM). However, as it is not easy to exactly recognize a face area which is sensitive to light, it has a large degree of freedom, and there is a large error bound, to enhance the identification rate, rotation information on the face shape was made into a database and then a principal component analysis was conducted. Also, as there were fewer calculations due to the fewer dimensions, the time for real-time identification could be decreased.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.1
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• pp.51-59
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• 2016

This paper presents a method of DCT-based illuminant compensation to enhance the accuracy of face recognition under an illuminant change. The basis of the proposed method is that the illuminant is generally located in low-frequency components in the DCT domain. Therefore, the effect of the illuminant can be compensated by controlling the low-frequency components. Moreover, a directional high-order local pattern descriptor is used to detect robust features in the case of face motion. Experiments confirm the performance of the proposed algorithm got up to 95% when tested using a real database.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.294-298
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• 2005

바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2083-2084
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• 2006

본 논문에서는 조명에 변화에 강인하고 기존의 퍼지 색상 필터보다 정확하고 빠른 얼굴 감지 알고리즘 이용하여 얼굴을 인식하고 얼굴로부터 특징점(눈, 눈썹, 입)틀을 추출하고 추출된 특징점을 이용하여 감성을 판별하는 방법을 제안한다. 향상된 얼굴 인식 기술이란 퍼지 색상 필터의 단점이 영상의 크기와 성능에 따라 처리속도가 느려지는 것을 보완하기 위하여 최소한의 규칙을 사용하여 얼굴 후보 영역을 선별 적용하여 얼굴영역을 추출하는 기법을 말한다. 이렇게 추출된 얼굴영역에서 감정이 변화 할 때 가장 두드러지게 변화를 나타내는 눈, 눈썹 그리고 입의 특징점을 이용하여 감성을 분류한다.