• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.446-449
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• 2011

얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구선수 인식 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신 학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.1-10
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• 2000

최근 사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 얼굴은 인간의 신체부위 중 가장 쉽게 개개인을 구분할 수 있고, 감정과 정서 등의 내적 상태를 명백하게 이해할 수 있도록 해주는 중요한 의사소통의 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 얼굴은 이용하여 인간과 컴퓨터간의 의사 전달에 있어서 효율적으로 인간의 감정을 인식하고 전달하여 대화할 수 있도록 하기 위해서 컴퓨터상의 얼굴은 인간과 유사하게 대화할 수 있고, 감정을 표현할 수 있도록 친숙하고 현실감이 있어야 한다. 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 합성을 위한 얼굴 모델링 및 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특성 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들과 다르게 표준 한국인 얼굴을 이용한 일반 모델을 생성하여, 임의의 얼굴에 대하여 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델이 이루어질 수 있도록 하였다. 그리고 얼굴 표정합성을 위하여, 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다. 이러한 얼굴 모델링 및 합성 기술은 화상회의, 가상현실, 교육, 영화 등 여러 분야에서 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.371-376
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• 2003

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정 인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴 감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.101-105
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• 1998

기존의 표정인식 연구는 Ekman의 기본정서모형의 특에 의하여 표정인식이 이루어져왔다. 그러나 이러한 6가지 기본정서(행복, 놀람, 공포, 분노, 혐오, 슬픔)에 의한 표정인식은 6개 정서 중에서 선택하는 간제 선택법이 아닌 자유응답방식을 택했을때는 훨씬 인식률이 떨어진다. 이는 표정이 기본정서이외에도 여러 가지 미묘한 마음상태를 표현하고 있기 때문이다. 본 연구는 섬세한 표정인식을 우한 방법으로, 차원모형을 근거로 MLP를 적용한 표정인식을 수행하였다. 차원 모형에 의한 표정은 3가지 차원으로 하나의 표정을 이룬다. 3가지 차원은 쾌-불쾌, 각성-수면과 외부지향-내부지향이다. 3가지 차원을 갖는 각각의 표정은 MLP에 의하여 쾌-불쾌차원 68%, 각성-수면차원 60%, 외부지향-내부지향차원 76%의 인식률을 보였다. 연구결과에서 차원모형에 근거한 표정인식을 통하여 기존의 표정인식을 통하여 기존의 기본정서모형의 한계성을 극복하고 섬세한 표정인식을 수행할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.163-166
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• 2004

본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.79-91
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• 2004

다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.82-92
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• 2007

본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2008

본 논문은 구조 광 영상을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안한다. 프로젝터와 카메라의 시선벡터가 평행하다고 가정한다. 먼저 격자 형태의 구조 광을 배경에 투영하고 참조 구조 광 영상을 획득한다. 참조 구조 광 영상을 사용하여 카메라와 프로젝터를 보정한다. 이후 사람의 얼굴에 동일한 형태의 구조 광을 투영하고 얼굴 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 두 종류의 구조 광 영상에서 추출된 특징 점들의 위치 변화를 측정하고 측정된 변화량으로 3차원 얼굴을 복원 한다. 실험 결과를 보면, 이런 간단한 장치를 통해 사람이 인식할 수 있을 정도의 3차원 얼굴 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.63-69
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• 2004

본 논문에서는 포즈 변화에 강인한 얼굴 인식을 위하여 원통 모델을 이용하는 방법을 제안한다. 얼굴 모양이 원통형이라는 가정 하에 입력 영상으로부터 대상의 포즈를 예측하고, 예측된 포즈 각도만큼 포즈 변환을 실시하여 정면 얼굴 영상을 획득한다. 이렇게 획득한 정면 영상을 얼굴 인식에 적용함으로써 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 93.76%로 향상되었음을 볼 수 있었으며, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델을 이용한 결과와 비교하였을 때 비교적 양호한 인식률을 갖는 것을 확인하였다.