• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.152-160
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• 2002

본 논문에서는 멀티미디어 환경을 위한 얼굴 인식 시스템을 구현하였다. 본 얼굴 인식 시스템에서는 얼굴 영역을 선정하고 출력하는 처리시간의 단축과 인식률 향상을 위한 설계에 중점을 두었다. 전형적인 RGB 색상체계를 변형 없이 사용함으로써 색상체계 변환에 필요한 시간을 감소시켰으며, 얼굴 특성을 이용한 알고리즘과 신경망 기법을 활용하여 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 입력된 영상을 모자이크화 시킨 후 모자이크 블록의 색상 분석을 통하여 얼굴 색상 후보 블록을 선정하고, 얼굴이 가지는 특성을 활용하여 잘못 검색된 얼굴 색상 후보 블록을 제거한다 잘못 검색된 얼굴 색상 후보 블록이 제거된 모자이크 블록 영역에서 신경망의 입력으로 사용될 4가지 특성 값을 산출하여 오류 역전파 학습과정을 거친 신경망에서 처리한 후 그 출력 값을 가지고 얼굴 영역의 진위 여부를 판단하게 된다. 본 논문에서 구현된 시스템은 복수의 인원이 포함된 10장의 입력영상을 사용하여 실험한 결과 0.1초미만의 처리시간 내에 90%의 얼굴 인식률을 보여주었다. 이 결과는 멀티미디어 동영상의 응용을 위한 얼굴인식 시스템으로 충분히 이용될 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.672-679
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• 2011

본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.

• 대한한의진단학회지
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• 제22권1호
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• pp.19-31
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• 2018

For the purpose of the basic educated-establishment on the diagnostic methods of "facial color and shape which reflect human's spiritual essence and personality", we study on the diagnostic value and application of the human face. The study's domain is divided the form and color of human face. And the form and color of human face is respectively observed the diagnostic value and contents. The form of human face reflect plenty the information of the mankind, and the observation of the face is applied to the "Physiognomie" refering to the external features of humans. Therefore the diagnosis on the form of human face is the primary factor in the grouping of five-element human, the discrimination of the Sasang constitution, and the classification of Hyunsang type. The color of human face reflect the physical information of internal organs and the pathological change of disease, therefore we examine the region, character and grade of disease by the inspection of complexion including the changes of color and luster of the facial skin. The inspection on the color is also the primary factor in the grouping of five-element human, the classification of Hyunsang and the differentiation of syndromes. The value of the inspection of complexion including the changes of color and form of the face is widely known. In the future, we think, we need to study more about the theory of the diagnostic value and application of the human face.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.1-12
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• 2004

본 논문에서는 색열화와 부분 은폐에 강인한 특성을 갖는 ID얼굴(identificable face: 신원확인가능 얼굴) 검지방법을 제안한다. 이 방법은 후보영역 분할, 후보창 추출, 은폐여부 판단의 세 단계로 구성된다. 후보영역 분할에서는 입력영상으로부터 피부색영역과 색열화된 얼굴구성요소(눈, 코, 입 영역)를 함께 찾아 E얼굴 후보영역을 분할한다. 후보창 추출에서는 후보영역내의 얼굴일 가능성이 있는 후보창들을 추출한다. 은폐여부 판단에서는 고유얼굴(eigenface)기법을 이용하여 고유얼굴들과 유사도가 가장 큰 후보창 하나가 결정되고, 이 후보창의 각 얼굴구성요소의 은폐되었는지 아닌지가 유사한 방법으로 결정된다. 실험결과, 제안한 검지방법은 색이 심하게 열화된 얼굴들과 은폐된 얼굴들을 포함하고 있는 얼굴 DB에서 색열화와 은폐를 고려하지 않은 얼굴검지방법에 비해 ID얼굴 검지율이 약 $11.4\%$ 향상됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.185-189
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• 2004

For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.641-648
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• 2001

A face detection in color images is important for many multimedia applications. It is first step for face recognition and can be used for classifying specific shorts. This paper describes a new method to detect faces in color images based on the skin color and hair color. This paper presents a fuzzy-based method for classifying skin color region in a complex background under varying illumination. The Fuzzy rule bases of the fuzzy system are generated using training method like a genetic algorithm(GA). We find the skin color region and hair color region using the fuzzy system and apply the convex-hull to each region and find the face from their intersection relationship. To validity the effectiveness of the proposed method, we make experiment with various cases.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.249-254
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• 2013

In the area of computer vision, face recognition is being intensively researched. It is generally known that before a face is recognized it must be localized. Skin-color information is an important feature to segment skin-color regions. To extract skin-color regions the skin-color model based on multi-layer perceptron has been proposed. Extracted regions are analyzed to emphasize ellipsoidal regions. The results from this study show good accuracy for our vehicle driver face detection system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.240-243
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• 2002

본 논문에서는 칼라 이미지에서 색상 요소를 기초로 하여 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역을 추출하기 위하여 일반적인 얼굴색상분포를 이용하여 색상변환을 하였다. 얼굴 특성요소를 찾기 위하여 윤곽선검출을 이용하였다. 얼굴영역의 상단부분에서 눈의 요소를 찾고, 눈과 입의 지정학적 위치를 이용하여 입의 후보영역을 지정하고 입을 찾도록 하였다. 검색영역을 좁혀 계산량을 줄임으로서 탐색시간을 줄일 수 있고, 일반적인 얼굴색상분포를 이용하여 얼굴 영역을 검출함으로서 얼굴표정, 얼굴색변화, 기울짐에 대해서도 얼굴영역을 검출할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.