• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.371-373
• /
• 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 Society of Computer Information Conference
• /
• 2016.07a
• /
• pp.55-58
• /
• 2016

본 논문은 사람의 얼굴 영상에서 잡티를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 입력받은 영상에서 Haar-like Feature 기반 Adaboost 알고리즘과 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 잡티를 제거하기 위해서는 먼저 눈, 코, 입, 눈썹과 같은 얼굴의 주요부위를 검출하고 이 영역을 제외한 순수 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용해야한다. 사람의 얼굴은 미세하게 명암도 차이가 나는 부분이 많기 때문에 가우시안 스무딩을 적용한 후, 그래프 기반 분할 방법을 사용하여 눈, 입, 눈썹을 분할한다. 코 영역은 각 픽셀에 대해 인접픽셀과의 R 채널의 차이값을 가중치 맵으로 만들고 가중치 맵을 분석하여 영역을 분할한다. 분할된 영역에 사람 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 주요부위를 검출한다. 얼굴의 주요부위를 검출하고 그 부위를 제외한 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용한다. 잡티는 Edge와 색상 정보를 이용하여 검출하고, 잡티주변을 검사하여 잡티가 아닌 깨끗한 피부를 잡티 영역에 복사하여 채워나가는 방식으로 피부 영역을 복원한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.137-140
• /
• 2021

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 발 뼈의 골절 영역을 분석 및 진단하기 위한 전단계로서 X-Ray 영상에서 뼈와 피부 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-Ray 영상의 피부 영역과 발 뼈 영역을 분할하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 DOG 영상을 생성한다. 그러나 기존의 가우시안 필터는 정적으로 적용되기 때문에 영상을 촬영하는 부위와 각도에 따라 영상의 특성이 달라지는 X-Ray 영상에 적용하기에 부적합하다. 따라서 부위와 각도에 따라 영상의 특성 변화에 민감하지 않는 동적 가우시안 필터를 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 동적 가우시안 필터와 기존의 정적인 가우시안 필터를 각각 적용하여 생성된 DOG 영상에 대해서 발 뼈 영역과 피부 영역을 분할하고, 효율성을 TPR과 특이도로 분석한 결과, 제안된 동적 가우시안 필터를 적용한 방법이 정적 가우시안 필터보다 평균적으로 TPR는 0.12%와 특이도는 평균적으로 0.36%가 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.15 no.12
• /
• pp.27-35
• /
• 2010

Extracting skin color is significant in adult image detection. However, conventional methods still have essential problems in extracting skin color. That is, colors of human skins are basically not the same because of individual skin difference or difference races. Moreover, skin regions of images may not have identical color due to makeup, different cameras used, etc. Therefore, most of the existing methods use predefined skin color models. To resolve these problems, in this paper, we propose a new adult image detection method that robustly segments skin areas with an input image-adapted skin color distribution model, and verifies if the segmented skin regions contain naked bodies by fusing several representative features through a neural network scheme. Experimental results show that our method outperforms others through various experiments. We expect that the suggested method will be useful in many applications such as face detection and objectionable image filtering.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.6 no.12
• /
• pp.1-11
• /
• 2006

Many research demonstrations and commercial applications have been tried to develop face detection and recognition systems. Human face detection plays an important role in applications such as access control and video surveillance, human computer interface, identity authentication, etc. There are some special problems such as a face connected with background, faces connected via the skin color, and a face divided into several small parts after skin region segmentation in generally. It can be allowed many face detection techniques to solve the first and second problems. However, it is not easy to detect a face divided into several parts of regions for reason of different illumination conditions in the third problem. Therefore, we propose an efficient modified skin segmentation algorithm to solve this problem because the typical region segmentation algorithm can not be used to. Our algorithm detects skin regions over the entire image, and then generates face candidate regions using our skin segmentation algorithm For each face candidate, we implement the procedure of region merging for divided regions in order to make a region using adjacency between homogeneous regions. We utilize various different searching window sizes to detect different size faces and a face detection classifier based on a back-propagation algorithm in order to verify whether the searching window contains a face or not.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.424-426
• /
• 2012

본 논문에서는 컬러영상 기반에서 배경과 잡음에 강인한 적응적 임계값 기반의 피부영역 기법을 제안하고 이를 활용한 응용프로그램을 제안한다. 배경과 전경을 분리시키는 코드북 알고리즘을 사용하여 배경을 제거하고, 분리된 영역에서 매 프레임 임계값과 모션에 따른 화소값을 검사하여 피부영역의 임계값을 갱신한다. 결과적으로 조명과 배경에 강인한 피부 영역 검출이 가능하며 이를 응용하여 사용자 인터페이스에 적용이 가능하다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.1
• /
• pp.54-61
• /
• 2009

This paper proposes a skin segmentation method based on region histograms of the color quantization map. First, we make a quantization map of the image using the JSEG algorithm and detect the skin pixel. For the skin region detection, the similar neighboring regions are set by its similarity of the size and location between the previous frame and the present frame from the each region of the color quantization map. Then we compare the similarity of histogram between the color distributions of each quantized region and the skin color model using the histogram distance. We select the skin region by the threshold value calculated automatically. The skin model is updated by the skin color information from the selected result. The proposed algorithm was compared with previous algorithms on the ECHO database and the continuous images captured under time varying illumination for adaptation test. Our approach shows better performance than previous approaches on skin color segmentation and adaptation to varying illumination.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.14 no.8
• /
• pp.1809-1818
• /
• 2010

In order to detect the skin color area from input images, many prior researches have divided an image into the pixels having a skin color and the other pixels. In a still image or videos, it is very difficult to exactly extract the skin pixels because lighting condition and makeup generate a various variations of skin color. In this thesis, we propose a method that improves its performance using hierarchical merging of 3D skin color model and context informations for the images having various difficulties. We first make 3D color histogram distributions using skin color pixels from many YCbCr color images and then divide the color space into 3 layers including skin color region(Skin), non-skin color region(Non-skin), skin color candidate region (Skinness). When we segment the skin color region from an image, skin color pixel and non-skin color pixels are determined to skin region and non-skin region respectively. If a pixel is belong to Skinness color region, the pixels are divided into skin region or non-skin region according to the context information of its neighbors. Our proposed method can help to efficiently segment the skin color regions from images having many distorted skin colors and similar skin colors.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.2037-2038
• /
• 2011

피부에 나타나는 난치성 질환인 백반증은 심리적인 위축감을 주어 정상적인 생활에 지장을 줄 수 있는 질병이다. 이에 따라서 본 연구에서는 피부에 나타나는 백반증의 진행 상태를 판단하기 위하여 L*a*b* 컬러 공간으로 변환된 피부 영상에 Otsu 임계값 설정 기법을 적용하여 백반증의 발병 영역을 자동으로 판별하는 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.1256-1257
• /
• 2022

분할 맵 기반 얼굴 합성 분야의 기존 연구들은 피부 영역을 하나의 라벨로 취급한다. 이는 피부 내 미세한 요소를 표현하지 못하며 고해상도 영상 합성 성능 부족이라는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고자 분할 맵에 주름, 모공, 홍조와 같은 피부 요소를 추가하여 이로부터 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 기존 분할 맵 기반 영상 합성 연구에 제안하는 기법을 적용하여 정량적 및 정성적 비교를 통해 성능이 개선됨을 보인다.