• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2331-2334
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• 2003

Generally, skin color information has been widely used at the face region extraction step of the face region recognition process. But many experimental results show that they are very sensitive to the given threshold range which is used to extract the face regions at the input image. In this paper, we propose a face region extraction algorithm based on an adaptive range decision for skin color. First we extract the pixels which are regarded as the candidate skin color pixels by using the given range for skin color extraction. Then, the ratio between the total pixels and the extracted pixels is calculated. According to the ratio, we adaptively decide the range of the skin color and extract face region. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.633-640
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• 2005

본 논문에서는 피부객 정보와 투영 기법에 기반한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 피부색 정보에 기반한 얼굴 후보 영역 추출 단계와 투영 단계로 구성된다 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 먼저 입력 영상에서 피부색 구간 범위로 피부색 후보 화소들을 추출하였다. 그리고 피부색 후보 화소로 추정된 화소 수와 전체 화소수의 비를 계산하고, 이에 따라 적응적인 피부색 구간 문턱 값을 설정하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 투영 단계에서는 얼굴 폭 추정을 위해 추출된 얼굴 후보 영역을 수직 투영을 하였다. 그리고 추정된 얼굴의 폭 정보는 얼굴의 길이 추정을 위한 수평 투영 시에 이용하였다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 얼굴 영역 추출 알고리즘보다 정확한 얼굴 영역 추출 결과를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.521-524
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• 2003

In this paper, we propose a face region extraction algorithm using color information and projection. After the extraction of face candidate image using adaptive color information, we project it into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts of the face are efficiently removed by using the estimated face width. And the width information of the face is used at the horizontal projection step to extract the height of the face, and non-face region such as the neck and some background regions, which are represented as the similar skin color, effectively eliminated. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1252-1255
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• 2002

In this paper, face recognition algorithm, by using skin color information of HSI color coordinate collected from face images, elliptical mask, fratures of face including eyes, nose and mouth, and geometrical feature vectors of face and facial angles, is proposed. The proposed algorithm improved face region extraction efficacy by using HSI information relatively similar to human's visual system along with color tone information about skin colors of face, elliptical mask and intensity information. Moreover, it improved face recognition efficacy with using feature information of eyes, nose and mouth, and Θ1(ACRED), Θ2(AMRED) and Θ 3(ANRED), which are geometrical face angles of face. In the proposed algorithm, it enables exact face reading by using color tone information, elliptical mask, brightness information and structural characteristic angle together, not like using only brightness information in existing algorithm. Moreover, it uses structural related value of characteristics and certain vectors together for the recognition method.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권1호
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• pp.34-42
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• 2013

Human faces have been broadly studied in digital image and video processing fields. An appearance-based method, the adaptive boosting learning algorithm using integral image representations has been successfully employed for face detection, taking advantage of the feature extraction's low computational complexity. In this paper, we propose a face-detection postprocessing method that equalizes instantaneous facial regions in an efficient hardware architecture for use in real-time multimedia applications. The proposed system requires low hardware resources and exhibits robust performance in terms of the movements, zooming, and classification of faces. A series of experimental results obtained using video sequences collected under dynamic conditions are discussed.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.70-79
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• 2014

In this paper, I propose a method for detection of look-alike offenders by using hidden face information. For extraction of moving objects, PRA matching is used to extract moving components, and brightness changes can be dealt with by an adaptive threshold adjusting in the proposed method. Moving objects extracted in the territory of the face region is extracted using the complexion, facial area, eyes, nose, mouth. The extracted information detected by the presence of these characteristics were likely to help judge a person. Results of the extracted face makes the recognition rate of possible murderers 90% so the usefulness of the proposed method was confirmed.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 사람의 머리 추적에 있어서 효과적인 Adaptive Boosting에 의한 방법을 제안한다. 하나의 특징 추출 방법은 사람의 머리를 모델링하기에는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 특징 추출 방법을 병행하여 정확한 머리 검출을 시도하였다. 머리 영상의 특징 추출은 sub-region과 Haar 웨이블릿 변환(Haar wavelet transform)을 이용하였다. Sub-region은 머리의 지역적인 특징을 나타내고, Haar 웨이블릿 변환은 얼굴의 주파수 특성을 나타내기 때문에 이들을 이용하여 특징을 추출하면 효과적인 모델링이 가능해 진다. 실시간으로 입력되는 영상에서 사람의 머리를 추적하기 위하여 제안하는 방법에서는 3가지 형태의 Harr-wavelet 특징을 AdaBoosting 알고리즘으로 학습한 후 결과를 이용하였다. 원래 AdaBoosting 알고리즘은 학습시간이 매우 길며 학습데이터가 변하면 다시 학습을 수행해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위하여 제안하는 방법에서는 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법을 제안한다. 이 방법은 머리 영상에 대한 학습시간은 감소시키며, 학습데이터의 변화에도 효율적으로 대처할 수 있다. 이 방법은 학습과정을 레벨별로 분리한 후 중요도가 높은 학습데이터를 다음 단계에 반복적으로 적용시킨다. 제안하는 방법이 적은 학습 시간과 학습 데이터를 사용해서 우수한 성능을 가지는 분류기를 생성하였다. 또한, 이 방법은 다양한 머리데이터를 가진 실시간 영상데이터에 적용한 결과 다양한 머리를 정확하게 검출 및 추적하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.42-48
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.31-38
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• 2011

피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 다층 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고, 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 31~49% 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.35-44
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• 2010

본 논문에서는 입력영상에서 적응적으로 피부색상 모델을 생성하여 얼굴을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 먼저 눈의 특징을 인공신경망에 적용하여 눈 후보를 찾은 후, 그 주변의 색상을 이용하여 피부영역의 색상값 분포를 찾는다. 그 다음은 피부영역으로 검출된 색상값 분포를 이용하여 얼굴영역을 산출하고, 해당 얼굴영역 내에서 입 후보를 찾아 눈 후보와 입 후보의 구조적인 관계가 얼굴 구조와의 일치여부를 판단하여 얼굴영역을 검증하는 과정을 거친다. 이 방법은 눈을 찾아서 피부영역을 적응적으로 검출하기 때문에 기존의 얼굴탐지 방법들의 문제인 피부색상의 왜곡으로 인한 오검출을 해결하였다. 실험은 눈 탐지와, 피부 탐지, 입 탐지, 얼굴탐지에 대해 각각 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 우수한 결과를 보였다.