• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.285-289
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• 2003

본 논문은 컬러 입력 영상에서 검출된 얼굴 영역 내의 홀(hole)들간의 기하학적 구조를 이용하여 포즈를 추정하는 방법을 제시한다. 얼굴 영역 검출에서는 특징값 기반의 알고리즘 중 피부색 분포를 이용하는 방법을 적용하며, 이 때 발생하는 조명에 의한 열화를 제거한다. 본 논문에서는 TSL 색상 모델을 사용하고, 조명에 의해 너무 밝게 표현되는 부분의 피부값을 조정함으로써 조명에 대한 보정을 실시한다. 그런 다음, 얼굴 영역 안에서 찾은 홀을 피부영역이 아닌 얼굴 구성요소(양눈, 입)로 가정하여, 후보 구성요소들의 기하학적 구조를 이용해 다양한 포즈의 입력 영상에 대한 포즈를 추정한다. 추정된 값은 향후 다양한 포즈에 대한 특징점 추출이나 얼굴 인식에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.458-461
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• 2011

본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템의 서브시스템으로 SRC 기반의 실시간 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 이용하여 정면 얼굴, 비정면 얼굴, 그리고 비얼굴을 분류하여 정면 얼굴만을 출력함으로써 정면 얼굴 탐지율을 높힌다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안된 SRC 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.

• Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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• v.16 no.3
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• pp.97-108
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• 1998

Spectral reflectance of the object should be measured to predict the color of object under various illuminants. The spectral reflectance can be represented in a multi-dimension space. Generally the information of inputed image by digital camera and color scanner is represented with 3-dimension color signals such as RGB. In other to predict the color of inputed image under any illuminant, we should be estimated spectral reflectance of the object. In this paper, we described the method to predict spectral reflectance by einenvector using the skin color of printed image, confirmed availability and propriety through experiment. we estimated spectral reflectance of skin color taken by RGB color signals and than reproduced skin color according to various illuminants on CRT.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.4-5
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• 2012

원거리에서의 얼굴 식별은 낮은 영상 해상도를 비롯하여 블러와 잡음으로 인한 어려움이 크다. 더욱이 모바일 장치에서 실시간 처리를 하기 위하여 느린 수행속도와 제한된 메모리 등 모바일 계산환경을 필히 고려하여야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 식별 방법을 제안한다. 얼굴 식별은 선형(linear) 및 위상(phase-only) 필터, 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 얼굴 후보 윈도우 영역은 선형 필터와 위상 필터를 수행하여 검출하고 순차적인 검증 단계는 피부색 테스트와 경계 마스크 필터링 테스트로 구성한다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 Java을 이용하여 모바일 폰에서 개발하였다. 예비실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 식별이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.4
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• pp.70-82
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• 1999

본 논문에서는 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 제스처를 인식하여 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 위한 보다 자연스러운 인터페이스를 제공한다. 제안하는 방법은 정규화된 RGB 색상 공간에 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용해 조명의 변화나 개인의 차이에도 안정적으로 손 영역을 추출하며, 배경에 대한 상대적인 움직임을 이용해 복잡한 영상에서도 효과적으로 손 영역을 추출해 낸다. 추출된 손 영역은 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용해 각 제스처로 인식된다. 가상 환경과의 상호작용을 제공하기 위해 두 종류의 기본적인 정적 제스처들을 정의하며 간단한 구문론적 규칙을 사용해 하나 이상의 인식 결과들을 조합함으로써 적은 수의 제스처들만으로 보다 효율적이고 다양한 상호작용이 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 TM320C80 DSP 칩을 사용하여 구현되었으며 300×240 영상을 12Hz로 처리함으로써 빠른 속도로 가상 환경의 인터페이스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.221-224
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• 2004

본 논문에서는 웹 카메라로 촬영된 받아진 입력영상에서 사람의 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 기반으로 사람 얼굴 아바타를 생성하는 방법에 대하여 다루고 있다. 일반적으로 웹 카메라를 통해 얻은 영상은 해상도가 떨어질 뿐만 아니라 끊임없는 조명의 변화와 복잡한 배경이 존재하여 얼굴을 검출함에 있어 어려움을 준다. 따라서 몇몇의 특징 점에 의존하는 방법으로 사람얼굴의 윤곽선을 찾는다는 것은 큰 어려옴을 겪게 된다. 본 논문에서는 이런 방법들의 결점을 극복하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 칼라정보를 이용하여 실험을 통하여 통계적으로 표준피부색을 정의하여 얼굴의 대략적인 위치와 크기를 얻은 다음으로 B-spline Snake를 이용하여 사람 얼굴의 윤곽선을 정확히 추출할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.499-505
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• 2003

This paper proposes methods to extract face elements and facial characteristics points for face recognition. We select a candidate region of the face elements with geometrical information between them inside the extracted face region with skin color and extract them using their inherent features. The facial characteristics to be applied to face recognition is expressed with geometrical relation such as distance and angle between the extracted face elements. Experiment results shows good performance to extract of face elements.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.971-972
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• 2008

In this paper, we present a novel method for classifying pornography images using adaptive skin detection. From an input image, we detect initial skin regions and construct an adaptive skin probability density model using color information for the detected skin regions. From the skin probability density model, we extract feature vectors and train the images using Support Vector Machine to classify pornography images.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.681-682
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• 2008

This paper propose skin color detection that uses MLP(Multi Layer Perceptron) and multiple color models. The proposed method reduces weight of MLP by partial connection between input layer and hidden layer based on color models, and the using color models are RGB model and YCbCr model. The experimental result for proposed method showed 94% classification rate of skin and non-skin pixels with 32% decrease in the number of weight compare to general MLP on the average.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.421-424
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems In this paper. we propose an effective automatic face detection system that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recog- nition system. We use two natural and powerful visual cues, the color and the human head shape. The outline of the human head can be generally described as being roughly elliptic in nature. In the first step of the proposed system, we have tried the approach of fitting the best Possible ellipse to the outline of the head In the next step, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions in color images and histogramming their r(＝R/(R＋G＋B)) and g(＝G/R＋G＋B)) values. According to our experiment. the proposed system shows robust location results