• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.148-153
• /
• 2006

인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.

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

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.1
• /
• pp.20-27
• /
• 2001

얼굴검출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문은 카메라가 화자의 이동에 따라 이를 추적하여 회전하고 회의상황에 맞는 앵글을 유지하는 지능형 영상회의 시스템 개발의 기본요소인 화자검출의 선행단계로 얼굴검출에 대한 새로운 방법을 제안한다. RGB 색 공간의 입력영상을 YIQ 공간으로 변환한 후 IQ 성분은 피부영역검출에 Y 성분은 얼굴의 특성을 추출하는데 사용된다. 색 분포도를 이용하여 피부영역을 검출하고, 마스크를 누적 적용하여 잡음을 제거한 후 얼굴의 구조적인 특성과 명암의 분포를 이용하여 얼굴영역이 검출된다. 실험결과 다양한 배경의 영상에서 여러 명의 얼굴이 오류 없이 검출됨이 관찰되었다.

• Journal of Platform Technology
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.59-71
• /
• 2023

This paper proposes a method of estimating the illumination chromaticity of a scene in which an image is taken. Storring and Bianco proposed a method of estimating illuminant chromaticity using skin color. Storring et al. used skin color distribution characteristics and black body locus, but there is a problem that the link between the locus and CIE-xy data is reduced. Bianco et al. estimated the illuminant chromaticity by comparing the skin color distribution in standard lighting with the skin color distribution in the input image. This method is difficult to measure and secure as much skin color as possible in various illumination. The proposed method can estimate the illuminant chromaticity for any input image by analyzing the relationship between the skin color information and the illuminant chromaticity. The estimation method is divided into an analysis stage and a test stage, and the data set was classified into an analysis group and a test group and used. Skin chromaticity is calculated by obtaining skin color areas from all input images of the analysis group, respectively. A mapping is obtained by analyzing the correlation between the average set of skin chromaticity and the reference illuminant chromaticity set. The calculated mapping is applied to all input images of the analysis group to estimate the illuminant chromaticity, calculate the error with the reference illuminant chromaticity, and repeat the above process until there is no change in the error to obtain a stable mapping. The obtained mapping is applied to the test group images similar to the analysis stage to estimate the illuminant chromaticity. Since there is no independent data set containing skin area and illuminant reference information, the experimental data set was made using some of the images of the Intel TAU data set. Compared to Finlayson, a similar theory-based existing method, it showed performance improvement of more than 40%, Zhang 11%, and Kim 16%.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.488-491
• /
• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.10a
• /
• pp.413-415
• /
• 2021

This paper proposes a nail detection algorithm using OpenPose and implements virtual nail art using it. Based on the key points detected by OpenPose, the finger area is detected using skin color characteristics for each finger. The nail region is detected from the edge image of the detected finger region. Then, a virtual nail art is implemented by synthesizing nail tips in the nail area. In a somewhat controlled shooting environment, simulation results show that the proposed algorithm detects nail areas well and implements virtual nail art well.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.10B no.4
• /
• pp.465-472
• /
• 2003

For an effective pre-treatment process of a face input image, it is necessary to detect each of face components, calculate the face area, and estimate the rotary angle of the face. A proposed method of this study can estimate an robust result under such renditions as some different levels of illumination, variable fate sizes, fate rotation angels, and background color similar to skin color of the face. The first step of the proposed method detects the estimated face area that can be calculated by both adapted skin color Information of the band-wide HSV color coordinate converted from RGB coordinate, and skin color Information using histogram. Using the results of the former processes, we can detect a lip area within an estimated face area. After estimating a rotary angle slope of the lip area along the X axis, the method determines the face shape based on face information. After detecting eyes in face area by matching a partial template which is made with both eyes, we can estimate Y axis rotary angle by calculating the eye´s locations in three dimensional space in the reference of the face area. As a result of the experiment on various face images, the effectuality of proposed algorithm was verified.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.42-48
• /
• 2000

In this paper, we propose the face image recognition algorithm using skin color information, face region features such as eye, nose, and mouse, etc., and geometrical features of chin line. In the proposed algorithm, we used the intensity as well as skin color information in the HSI color coordinate which is similar to human eye system. The experimental results of proposed method shows improved extraction quality of face and provides adaptive extraction methods for the races. And also, we used chin line information as well as geometrical features of face such as eye, nose, mouse information for the improvement of face recognition quality, Experimental results shows the more improved recognition as well as extraction quality than conventional methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.359-362
• /
• 2005

본 논문에서는 원거리에서 촬영한 영상을 가지고 얼굴 인식의 전처리 과정인 얼굴 영역 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 원거리에서 촬영된 영상은 얼굴에 대한 특징 정보가 부족하여 검출 및 판별이 어려웠으나 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하면 적은 정보만을 가지고 얼굴 검출 및 판별이 가능하다. 제안된 알고리즘은 피부색에 대한 색상 정보와 명암 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출하였고, 추출된 얼굴 영역으로부터 눈, 코, 입뿐만 아니라 이마 영역도 검출함으로써 얼굴 검출 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06b
• /
• pp.274-276
• /
• 2006

본 논문은 얼굴 특징 추적을 이용한 새로운 인터페이스를 제안한다. 눈의 움직임만으로 구현된 기존의 시스템은 마우스 클릭 이벤트에 걸리는 waiting time으로 인해 속도 개선이 필요했다. 이를 위해서 본 논문에서는 눈의 움직임 뿐 아니라 입의 움직임도 인식하여 사용자의 요구를 처리할 수 있는 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 얼굴 검출 모듈, 눈 검출 모들, 입 검출 모듈, 얼굴 특징 추적 모듈, 마우스 제어모듈의 5 가지 모듈로 구성되어 있다. 먼저, 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴을 검출하고 신경망 기반의 분류기와 에지 검출기를 이용하여 검출된 얼굴 영역에서 눈과 입을 찾는다. 이후 프레임에서는 mean-shift 알고리즘과 템플릿 매칭을 이용하여 눈과 입이 정확하게 추적되어 눈의 움직임으로 마우스의 포인트를 움직이고 입의 움직임으로 메뉴나 아이콘을 클릭하게 된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 웹 브라우저의 인터페이스로 활용하였다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었다.