• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1827-1835
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• 2010

본 논문은 사용자 사진에서 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 얼굴의 각 특징 점을 추출하고, 추출 된 특징점을 이용하여 화장할 부분의 영역을 생성 한다. 기존의 가상 메이크업 프로그램에서는 사용자가 수동적으로 몇 개의 특징 점을 정확히 선택해야 하는데서 불편함을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 가상 메이크업 프로그램에서는 ASM을 이용하여 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다. 자연스러운 화장 효과를 표현하기 위해서 기본적인 알파 블렌딩을 각각 화장품의 특징에 맞게 변형하여 사용자 피부색과 화장품의 색을 혼합한다. 얼굴 윤곽, 눈, 눈썹, 입술, 볼의 영역을 생성하고, Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner, Eye Shadow 종류의 화장을 할 수 있게 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-70
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• 2012

본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권4호
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• pp.221-228
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• 2018

Skin-color information is not sufficient for palmprint segmentation in complex scenes, including mobile environments. Traditional active shape model (ASM) combines gray information and shape information, but its performance is not good in complex scenes. An improved ASM method is developed for palmprint segmentation, in which Perux method normalizes the shape of the palm. Then the shape model of the palm is calculated with principal component analysis. Finally, the color likelihood degree is used to replace the gray information for target fitting. The improved ASM method reduces the complexity, while improves the accuracy and robustness.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.471-472
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• 2012

The active shape model(ASM) is one of the most popular methods among the shape prior based segmentation methods based on its strong shape constraints using the statistic of shape information which is acquired from the training set. ASM has a few drawbacks, such as, the lack of shape variability, and the sensitivity for false locally searched points. In this paper, we suggest the patch-wise robust ASM to overcome the limitations of the ASM. In addition to the SSM, we introduce the patch-wise SSM, to reduce the shape inflexibility and to search reliable points with the point reliance measurement. The quantitative and qualitative results show the robustmness and the accuracy of the proposed method.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제15권2호
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• pp.61-65
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• 2016

Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.43-50
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• 2016

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model) 특징점(Landmark)을 이용하여 정밀한 얼굴영역을 획득하고, 외형기반 접근법으로 표정을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 외형기반 표정인식은 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 및 이진패턴 히스토그램 특징과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 알고리즘으로 구성되며, 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 더불어, 성능비교는 기존의 눈 거리 기반의 얼굴 정규화 방법과 비교를 통하여 수행되었고, 또한 ASM 전체 특징점 및 변형된 특징을 SVM으로 인식하는 기하학적 표정인식 방법론과 성능비교를 수행하였다. 실험 결과, 제안 방법은 거리기반 얼굴정규화 영상을 사용한 방법보다 CK 데이터베이스 및 JAFFE 데이터베이스 경우, 최대 6.39%와 7.98%의 성능향상을 보였다. 또한, 제안 방법은 기하학적 특징점을 사용한 방법보다 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안하는 표정인식 방법의 효용성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.968-976
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• 2003

본 논문은 입술형태를 인식하기 위한 방법을 제안하였다. 입술은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였으며 입술인식은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였다. 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였으며 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다 제안한 방법으로 기존의 능동적 형태 모델(ASM Active Shape Model)에서 찾지 못하던 입술의 윤곽을 찾아낼 수 있음을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3685-3700
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• 2015

To avoid influences caused by pose, illumination and facial expression variations, we propose a robust three-step algorithm based on ASM and POEM for facial landmark localization. Firstly, Model Selection Factor is utilized to achieve a pose-free initialized shape. Then, we use the global shape model of ASM to describe the whole face and the texture model POEM to adjust the position of each landmark. Thirdly, a second localization is presented to discriminatively refine the subtle shape variation for some organs and contours. Experiments are conducted in four main face datasets, and the results demonstrate that the proposed method accurately localizes facial landmarks and outperforms other state-of-the-art methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.335-336
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• 2006

In this paper, we propose an active shape image segmentation method for three-dimensional(3-D) medical images using a generation method of the 3-D shape model. The proposed method generates the shape model using a distance transform and a tetrahedron method for landmarking. After generating the 3-D model, we extend the training and segmentation processes of 2-D active shape model(ASM) and improve the searching process. The proposed method provides comparative results to 2-D ASM, region-based or contour-based methods. Experimental results demonstrate that this algorithm is effective for a semi-automatic segmentation method of 3-D medical images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1465-1473
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• 2006

본 논문에서는 Active Shape Models(ASM)과 상태기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제시한다. ASM을 이용하여 하나의 입력 영상에 대한 얼굴요소특징점들을 정합하고, 그 과정에서 생성되는 모양변수벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양변수벡터 집합을 세 가지 상태 중 한 가지를 가지는 상태벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 표정별 표정변화에 따른 변화영역의 차이를 고려한 새로운 유사도 측정치를 제안한다. 공개데이터베이스 KCFD에 대한 실험에서는 제안한 측정치와 기존의 이친 측정치를 사용한 k-NN의 인식률이 k가 1일 때 각각 89.1% 및 86.2%을 보임으로써, 제안한 측정치가 기존의 이진 측정치보다 더 높은 인식률을 나타내는 것을 보인다.