• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.201-204
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• 2012

본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상으로부터 3차원의 깊이 특징과 색상 특징을 결합하여 피부색상 영역을 보다 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 우선 스테레오 정합 기법을 이용하여 좌우 영상으로부터 3차원의 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 영역을 그룹화하고, 그룹화된 영역 중에서 피부색상을 나타내는 영역을 실제 피부영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 방법의 성능을 정확도 측면에서 평가하였다. 결과적으로 제안된 방법은 3차원의 깊이 정보와 색상 정보를 효과적으로 결합함으로써 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부영역 추출 오류를 상당수 제거하는 효과를 가진다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.27-35
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• 2010

정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.29-36
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• 2012

본 논문에서는 입력되는 3차원의 정지 또는 동적인 입체영상으로부터 색상과 깊이 특징을 결합하여 인간의 피부색상 영역을 강건하게 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 정합 기법을 이용하여 입력된 좌우 영상으로부터 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 화소들을 레이블링하고, 레이블링한 영역 중에서 인간의 피부색상 분포를 가지는 영역들을 실제적인 피부색상 영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 3차원의 특징을 활용한 방법의 성능을 정확도 측면에서 비교 및 평가하였다. 그 결과 제안된 방법은 색상 특징과 깊이 특징을 효과적으로 결합함으로써 기존의 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부색상 영역의 오류를 상당수 제거하는 효과를 가지며, 이로 인해 전반적으로 보다 정확하게 피부영역을 추출하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.840-843
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• 2014

사실적 피부 렌더링은 피부 표면에서 일어나는 확산반사(Diffusion) 및 경면반사(Specular) 뿐 만 아니라 피부층 내에서 산란되어 나오는 산란광과 얇은 피부층을 통과하는 투과광 등을 고려하여 렌더링 되어야 한다. 이를 물리적인 개념들을 사용하여 실시간으로 계산하여 표현하는 것은 많은 계산량과 시간을 필요로 하므로 확산 반사 및 경면 반사 등을 미리 계산하여 텍스쳐로 저장하고 재사용하는 사전정의 BRDF 방법으로 근사화하여 표현할 수 있다. 하지만 사전정의 BRDF를 통해 생성된 피부 투과광색상 텍스쳐 맵은 그 색상이 고정되어있어 조명의 색상이 바뀌어도 피부를 투과하는 빛의 색상이 변하지 않아 부자연스러움을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물체와 조명간의 거리를 이용하여 빛의 감쇠비율을 구하고 조명의 색상 값과 감쇠비율을 이용하여 피부 투과광 색상 텍스쳐 맵의 RGB채널 수정을 통해 피부 렌더링에서의 자연스러운 투과광 표현이 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.27-35
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• 2010

유해영상 검출에서 정확하게 피부 색상 영역을 획득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 기존의 방법들은 서로 다른 인종, 조명, 화장, 사용된 카메라 등과 같은 여러 원인으로 인해 피부 색상 추출에 여전히 문제를 가지고 있으며, 사전에 미리 정해진 피부 색상 분포 모델을 이용하여 영상에서 피부 영역을 검출한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 눈 주변 영역에서 샘플을 추출하여 입력 영상에 최적으로 적합된 피부 색상 분포 모델을 생성하여 피부 영역을 강건하게 분할하고, 분할된 피부 영역에서 성인 영상을 대표할 수 있는 특징을 추출한 후, 분할된 피부 영역이 나체의 몸체를 포함하고 있는지를 뉴럴 네트워크 다층 퍼셉트론을 통해 여러 대표적인 특징들을 통합하면서 추론하는 새로운 방법을 제안하다. 본 논문의 실험에서는 피부 색상 영역 분할과 성인영상 검출의 두 가지 성능 측면에서 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 보다 우수함을 보인다. 본 논문에서 제안한 강건한 유해영상검출 기법은 얼굴 검출, 성인영상 필터링 등과 같은 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것이라 기대된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.563-572
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• 2006

피부를 통한 최적의 광투과 치료방식은 국소병변에 직접적으로 광을 조사할 수 있는 장점을 가지나 피부의 가장 바깥 부분인 각질부의 다양한 피부색상으로 인해 광전달 능력에 차이가 있고 다양한 환자에 따라 치료가 부적절 할 수가 있다. 본 연구에서는 피부 임피이던스에 따른 광조사 방식에 따른 일정한 측정을 하기 위해 피부 임피이던스 방식과 피부영역 추출을 통해 색상정보와 차영상을 이용한 방법 즉, 색상정보를 이용한 HIS와 YIQ의 성분이 가장 보편적인데 실험에서는 피부색상에 해당하는 각 색상성분을 탐색한 다음, 색상정보를 이용한 결과로 환자의 피부모델 영역검출에 따라 결과를 영상정보를 통해 개개인의 피부모델을 자동적으로 생성, 측정하여 피부색깔, 에너지, 파장, 폭, 조사시간, 펄스지연 등을 추출하여 원하는 최적의 모델과 특성을 조사하며, 피부 임피이던스에 따른 병변치료 펄스모델링의 기준을 구하였고, 피부부하에 따른 최적의 광조사 펄스모델링 시스템을 설계하여 제작하여, 피부칼라에 따른 적절한 치료펄스 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.19-30
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• 2009

본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.35-44
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• 2010

본 논문에서는 입력영상에서 적응적으로 피부색상 모델을 생성하여 얼굴을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 먼저 눈의 특징을 인공신경망에 적용하여 눈 후보를 찾은 후, 그 주변의 색상을 이용하여 피부영역의 색상값 분포를 찾는다. 그 다음은 피부영역으로 검출된 색상값 분포를 이용하여 얼굴영역을 산출하고, 해당 얼굴영역 내에서 입 후보를 찾아 눈 후보와 입 후보의 구조적인 관계가 얼굴 구조와의 일치여부를 판단하여 얼굴영역을 검증하는 과정을 거친다. 이 방법은 눈을 찾아서 피부영역을 적응적으로 검출하기 때문에 기존의 얼굴탐지 방법들의 문제인 피부색상의 왜곡으로 인한 오검출을 해결하였다. 실험은 눈 탐지와, 피부 탐지, 입 탐지, 얼굴탐지에 대해 각각 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 우수한 결과를 보였다.