• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.20-24
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• 2008

차량에 부착된 CCD 카메라를 이용하여 취득된 도로 주변의 영상에 존재하는 사람의 얼굴을 추출하여 제거하는 처리를 할 경우, 사생활 침해의 문제 없이 사용자들에게 원하는 지역의 도로영상의 제공이 가능해진다. 이 실험의 목적은 차량에서 취득된 도로 주변의 칼라 영상에서 사람의 얼굴을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는데에 있다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, HSI(색상, 채도, 명도) 칼라 모델과 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 이들 모델에 임계값을 적용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능함을 확인할 수 있었다. 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 이용하여 클러스터링을 실행하고 이렇게 나뉘어진 각각의 구역들에 구역의 면적, 구역내 존재하는 화소의 개수, 구역의 가로와 세로 비율 그리고 타원조건을 적용하여 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 최종적으로 남겨진 구역을 이진화 하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 이들을 눈, 코, 입 등으로 간주하여 최종적인 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 추출되지 않은 얼굴과 잘못 추출된 구역이 발생했으나, 얼굴에 해당하는 임계값등의 조건을 약화시킬 경우 대부분의 얼굴의 추출이 가능할 것으로 여겨지며, 추출된 구역을 흐리게 처리할 경우 오인식된 부분에 대한 사용자의 거부감도 줄일 수 있을 것 으로 예상된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.105-112
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• 2012

원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.27-34
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2008

도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역 분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.574-576
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• 2003

현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.790-792
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2001년도 추계공동학술대회 논문자료집 정보화 젼략 패러다임의 변화에 대한 보기술의 대응
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• pp.205-206
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• 2001

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1513-1517
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.7-14
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• 2019

본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.