• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.367-370
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• 2009

증강현실에서 자연스럽고 인간 친화적인 인터페이스로는 비전 기반의 손동작을 이용한 인터페이스가 가장 각광받고 있다. 그러나 복잡한 배경에서 손을 찾고 손동작을 인식하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 배경에 살색을 가진 물체가 많이 있다면 이 문제는 더욱 해결하기 어려워진다. 이 논문은 손 영역을 정확하게 검출 하는 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기본적으로 손과 팔을 포함하는 영역이 다른 피부색 영역과 다른 밝기를 가지고 있다고 가정한다. 구체적으로 제안하는 방법은 밝기 차이를 이용하여 피부색 영역으로부터 손과 팔을 포함하는 영역을 검출한다. 본 논문에서는 밝기 차이를 구분하는 방법으로 �o지(edge) 영상을 이용한다. 그 다음 손과 팔의 기하학적 특징을 이용하여 손목을 찾고 손을 포함하는 사각형 영역을 검출한다. 마지막으로 사각형 영역으로부터 손을 찾아낸다. 손을 찾는 방법 또한 약간 다르지만 비슷한 밝기 기반의 추출 방법을 사용한다. 우리는 간단한 손동작 기반의 증강현실 인터페이스를 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• The Research Journal of the Costume Culture
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• v.9 no.2
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• pp.308-318
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• 2001

The purpose of this study is to investigate the clothing interest, the preference for clothing color, in men of their 20s and 30's. The data were obtained from questionnaires completed by 546 men in their 20's and 30s. The SPSS package was used for data analysis which includs factor analysis, t-test, x²-test, Scheffe test, and Cronbach's α to measure the reliability. This study shows the following results. 1. The interest for clothing color was related to individual factors. (age, marriage status, personality). 2. men in their 20's and 30's preferred neutral color, blue, yellow. 3. Men in their 20s and 30s liked monochromatic match in clothing color. 4. The preference for clothing color were appeared to be influenced by the age, personality, skin color.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10b
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• pp.915-918
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• 2000

본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴 검출 방법에 비해 얼굴개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.311-313
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• 2012

본 논문에서는 RGBD(Red Green Blue Depth)센서를 이용하여 얻은 영상의 깊이 정보와 손 이미지의 기하학적 특징을 이용하여 손의 중심을 검출하는 방법을 제안한다. 영상의 깊이 정보와 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손의 기하학적 정보로 손에 대한 볼록 외피(convex hull)를 형성한다. 볼록 외피의 정점들(vertices)의 위치 정보를 이용하여 손의 중심을 찾는다. 손의 중심은 손의 위치를 추적하거나 손가락 개수를 구하는 것 등에 이용될 수 있다. 이러한 응용은 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human Computer Interface)을 이용한 시스템에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2355-2357
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• 2001

색상정보는 물체의 특성을 나타내는 고유한 특징점이 될 수 있으며, 물체를 인식하는데 중요한 정보를 제공한다. 색상정보를 이용한 얼굴영역의 추출은 얼굴의 방향이나 형태의 변화에 덜 민감하고 그 추출속도가 빠르다는 장점 때문에 많이 사용된다. 그러나 색상정보는 조명의 변화에 따라 민감하게 바뀐다는 단점을 가진다. 또한 실내환경에서 피부색과 유사한 배경이나 배경물체들이 많이 존재한다. 이러한 조명의 변화나 배경들이 존재하는 경우에 피부색을 이용한 얼굴 추출은 실패하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 피부색상 모델의 추적을 행하였으며, 얼굴의 움직임데이터로부터 타원근사를 이용하는 방식을 제안하였다. 또한 카메라는 팬틸트 장치에 탑재되어서 사람의 얼굴을 추적하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.373-376
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• 2010

요즘 현금카드나 신용카드를 훔치고 비밀번호를 알아내 ATM(현금자동지급기)에서 현금을 인출하는 범죄가 늘고 있는데 범인들은 대부분 선글라스, 안경, 마스크, 모자 등으로 얼굴을 가리고 인출을 함으로 은행의 CCTV는 범인색출에 거의 도움이 되지 않는다. 본 논문에서의 영상처리는 모두 Java언어를 사용하였으며 피부색을 사전 추출하는 과정을 거쳐 구현된 분류기능을 이용해 얼굴의 이목구비들의 위치를 인식하도록 한다. 이는 ATM이용자가 선글라스, 안경, 마스크 등으로 얼굴을 가리면 기기에서 애초에 서비스 받는 것을 불가능 하게 하여, 범죄를 예방할 수 있게 한다. 또한 카드의 사용자 정보와 서비스를 시도했던 시간과 캡쳐 이미지를 저장해 놓음으로써 범인의 인상착의, 알리바이 등을 확인하는데 크게 도움을 주는 ATM 안면 인식 보안 시스템의 가능성을 제안하고자 한다.