• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.67-75
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• 2006

얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.359-362
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• 2005

본 논문에서는 원거리에서 촬영한 영상을 가지고 얼굴 인식의 전처리 과정인 얼굴 영역 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 원거리에서 촬영된 영상은 얼굴에 대한 특징 정보가 부족하여 검출 및 판별이 어려웠으나 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하면 적은 정보만을 가지고 얼굴 검출 및 판별이 가능하다. 제안된 알고리즘은 피부색에 대한 색상 정보와 명암 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출하였고, 추출된 얼굴 영역으로부터 눈, 코, 입뿐만 아니라 이마 영역도 검출함으로써 얼굴 검출 효율을 개선하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자와 특징자들의 구조적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식을 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 구조적 특징각인 θ/sub 1(ACRCD)/, θ/sub 2(ACRMD)/, θ/sub 3(ANRED)/, θ/sub 4(AMRED)/를 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보 그리고 구조적특징각을 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 구조적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.227-230
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• 2009

본 논문은 눈, 입 등 얼굴의 구성요소를 이용하여 얼굴을 보다 고속으로 탐지하는 방법을 제시한다. 얼굴 탐지 방법의 기본적인 절차는 피부색을 추출하여 SkinMap을 만들고, 그 내부에서 구성요소의 색상 특징을 이용하여 눈과 입을 검출 후, T형 구조 검증방식을 이용하여 추출한 후보요소들이 눈과 입에 해당하는지를 최종적으로 확인한다. 기존의 얼굴탐지 방식에 많이 사용되던 삼각형 구조 검증방식에 비해 보다 연산량이 적은 T형 구조 검증방식을 사용하고, 불필요한 방법을 제거 및 보완하여 보다 고속으로 얼굴을 탐지할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.859-862
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제3권1호
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• pp.38-42
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• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.97-102
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• 2002

본 논문에서는 CCD 칼라 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 CCD 카메라에 의해 획득한 칼라 영상으로부터 피부색 추출 방법을 이용하여 얼굴을 추출한다. 그 다음, 추출된 얼굴 영상으로부터 인간 얼굴의 특징점(눈썹, 눈, 코, 입) 들을 추출하는 방법과 각 특징점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(놀람, 화남, 행복함, 슬픔)을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 신경회로망을 이용하여 학습시킴으로써 인간의 감성을 인식한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.473-478
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• 2003

본 논문은 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 움직임 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 파 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색깔 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 체인코드를 이용하여 외곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 손의 제스처론 인식한다. 6가지 모양의 손 제스처를 사용한 실험 결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 손 제스처를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95% 이상, 각 제스처별로 99∼100%의 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.85-93
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• 2005

본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.106-110
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• 2014

본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 얼굴영상의 색상추출과 특징점을 이용하여 인식한다. 색상추출은 피부색, 눈동자색, 입술색의 차를 이용하였으며, 특징정보는 눈, 코, 입에서 추출된 특징점 사이의 거리, 거리 비율, 각도, 면적의 차를 특징 파라미터로 이용하였다. 특징 파라미터를 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 얼굴을 인식하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 96%의 인식율을 나타내었다.