• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.27-34
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• 2004

This thesis proposes a face detection algorithm using the color and edge informations in color image. The proposed algorithm segments skin color by Cb and Cr in YCbCr coordinates. Then face candidate regions are made after morphological filtering and labeling. For the regions, the Sobel vortical operation and horizontal projection are performed in the Y luminance components. The peak value indicates the eye location. Similarly, the chin location is detected by the Sobel horizontal operation and horizontal projection. The computer simulation shows that the proposed method gains similar detection rates of previous method and prevent facial region from including neck by detection of chin.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.163-172
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• 2005

When tracking a human face in the moving pictures with complex background under irregular lighting conditions, the detected face can be larger including background or smaller including only a part of the face. Even background can be detected as a face area. To solve these problems, this paper proposes a new face tracking method using a block difference image and a Kalman estimator. The block difference image allows us to detect even a small motion of a human and the face area is selected using the skin color inside the detected motion area. If the pixels with skin color inside the detected motion area, the boundary of the area is represented by a code sequence using the 8-neighbor window and the head area is detected analysing this code. The pixels in the head area is segmented by colors and the region most similar with the skin color is considered as a face area. The detected face area is represented by a rectangle including the area and its four vertices are used as the states of the Kalman estimator to trace the motion of the face area. It is proved by the experiments that the proposed method increases the accuracy of face detection and reduces the fare detection time significantly.

• 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.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.2
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• pp.291-298
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• 2009

In this paper we proposed a vision based realtime hand gesture recognition method. To extract skin color, we translate RGB color space into YCbCr color space and use CbCr color for the final extraction. To find the center of extracted hand region we apply practical center point extraction algorithm. We use Kalman filter to tracking hand region and use HMM(Hidden Markov Model) algorithm (learning 6 type of hand gesture image) to recognize it. We demonstrated the effectiveness of our algorithm by some experiments.

• 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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.5
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• pp.396-405
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• 2001

Usually it is difficult to extract facial regions in a complex image by using only a predetermined skin color. Expecially, it is more difficult to separate them from background regions that contains the skin color. This paper proposes a face detection method by using gradual range expansion of an initial skin color. By analyzing the skin color distribution several images that are collected in the Web, the range of dense distribution is selected as the range of the initial skin color. In each expanding step, expanded regions in the image are tested whether they can be actual facial regions by using the information of the shape of general face and the location of face organs. The shape of general face is modeled as an ellipse and the aspect ratio of its bounding box is used to define the shape constraint for faces. Only the eyes and lips are used as the face organs, which can be easily detected by extracting horizontal edges in the expanded regions. through several experiments, it is confirmed that the proposed method can detect exactly not only faces having partly distorted regions by highlight but also faces neighboring similar color regions.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.1
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• pp.137-144
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• 2017

Face detection is still a challenging task under severe face pose variations in complex background. This paper proposes an effective algorithm which can detect single or multiple faces based on skin color detection and depth information. We introduce Gaussian mixture model(GMM) for skin color detection in a color image. The depth information is from three dimensional depth sensor of Kinect V2 device, and is useful in segmenting a human body from the background. Then, a labeling process successfully removes non-face region using several features. Experimental results show that the proposed face detection algorithm can provide robust detection performance even under variable conditions and complex background.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 피부색 정보와 눈, 입의 위치를 찾아 실시간으로 얼굴을 인식하는 랩을 제안한다. 먼저 노이즈를 제거하여 얼굴 후보 영역을 지정한다. 지정된 얼굴 후보 영역에서 눈과 입을 찾고, 찾은 눈과 입 사이의 영역에서 에지를 탐색하여 코의 존재 유무를 검증하고 이를 바탕으로 얼굴인지 판단하는 절차를 따른다. 제안한 기법은 피부색 검출을 위해 YCbCr 을 이용하여 피부 영역을 찾고 지정한 피부 영역에서 노이즈를 제거한 후, Eye Map의 EyeMapC 연산을 통해 눈을 Lip Map을 통해 입을 찾는다. 찾아낸 눈과 입의 사이의 영역에서 Canny Edge 연산을 수행하여 코의 존재 유무를 판단하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하는 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.2
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• pp.107-113
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• 2014

In this study, we design and implement an eye-gaze estimation system based on the extraction of eye contour and pupil region. In order to effectively extract the contour of the eye and region of pupil, the face candidate regions were extracted first. For the detection of face, YCbCr value range for normal Asian face color was defined by the pre-study of the Asian face images. The biggest skin color region was defined as a face candidate region and the eye regions were extracted by applying the contour and color feature analysis method to the upper 50% region of the face candidate region. The detected eye region was divided into three segments and the pupil pixels in each pupil segment were counted. The eye-gaze was determined into one of three directions, that is, left, center, and right, by the number of pupil pixels in three segments. In the experiments using 5,616 images of 20 test subjects, the eye-gaze was estimated with about 91 percent accuracy.