• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.551-552
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• 2021

본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-11
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• 2009

최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.141-144
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.465-472
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.773-780
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• 2009

본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.440-443
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• 2008

적목 현상은 야간에 플래시를 이용하여 촬영 시 나타나는 현상으로, 대부분 미숙한 사진 촬영 방법으로 인해 많이 발생한다. 이러한 적목 현상은 수정 시에 이미지 틀을 이용하여 제거해야 되며, 이러한 방법은 많은 시간과 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 적목 현상이 일어난 영역을 자동으로 추출하여 제거하는 방법을 제안한다. 적목 영역은 RGB 레벨의 영상을, 각각 YCbCr과 HSI 컬러 공간으로 변환 후에 사람의 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 적목이 존재하는 눈 영역은 색상 정보와 8 방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 적목 영역을 검출한 후에 적목 현상을 제거한다. 제안된 적목 영역 추출 및 제친 방법을 적목 현상이 나타나는 30장의 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 적목 영역 제거에 효과적임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.441-445
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• 2005

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태 즉, 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 그리고 얼굴의 피부 색상 정보와 특징 구성요소인 눈, 코, 입 등의 특징적인 요소의 에지정보를 이용하여 수직적으로 이를 구분한 후 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 및 조명등의 많은 환경적 요인에 따른 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.229-232
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• 2005

컴퓨터 비전을 기반으로 하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(Human computer Interaction, HCI)에 대한 연구는 영상처리 분야에서 큰 축을 담당하고 있으며, 특히 얼굴인식 연구는 HCI 분야에서 가장 중요한 영역들 중의 분야이다. 이러한 얼굴인식 기반의 HCI 시스템을 구현하기 위해서는 영상 내에 존재하는 얼굴을 정확히 검증하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 피부색상과 원형 투영 과정에 의한 특징 추출을 이용한 특징점 기반의 얼굴 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴검출 기법은 얼굴의 크기 및 평면적 회전(rotation)에 대하여 강인한 얼굴검출 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.509-510
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• 2010

본 논문에서는 마우스 제어를 위한 불변 모멘트 기반의 손 인식 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 배경영상과 입력영상의 차이를 구하고, RGB 컬러모델을 HSV 컬러모델로 변환하여 피부색상과 유사한 영역을 얻었다. 이 둘 사이의 교집합을 통하여 손 영역을 추출하고 모폴로지 연산을 통해 잡음을 제거한 다음 불변 모멘트를 이용하여 손 영역을 인식하였다. 제안된 방법은 손의 이동, 크기 변화, 회전에 무관하게 손을 인식할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.