• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.873-876
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• 2000

The information-theoretic approach to face recognition is based on the compact coding where face images are decomposed into a small set of basis images. Most popular method for the compact coding may be the principal component analysis (PCA) which eigenface methods are based on. PCA based methods exploit only second-order statistical structure of the data, so higher- order statistical dependencies among pixels are not considered. Independent component analysis (ICA) is a signal processing technique whose goal is to express a set of random variables as linear combinations of statistically independent component variables. ICA exploits high-order statistical structure of the data that contains important information. In this paper we employ the ICA for the efficient feature extraction from face images and show that ICA outperforms the PCA in the task of face recognition. Experimental results using a simple nearest classifier and multi layer perceptron (MLP) are presented to illustrate the performance of the proposed method.

• 로봇학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.66-72
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• 2006

In face recognition, learning speed of face is very important since the system should be trained again whenever the size of dataset increases. In existing methods, training time increases rapidly with the increase of data, which leads to the difficulty of training with a large dataset. To overcome this problem, we propose SVDD (Support Vector Domain Description)-based learning method that can learn a dataset of face rapidly and incrementally. In experimental results, we show that the training speed of the proposed method is much faster than those of other methods. Moreover, it is shown that our face recognition system can improve the accuracy gradually by learning faces incrementally at real environments with illumination changes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.351-354
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• 2011

This paper discusses on facial features extraction based on proposed skin color model. Different parts of face from input image are segmented based on skin color model. Moreover, this paper also discusses on concept to detect the eye and mouth position on face. A height and width ratio (${\delta}=1.1618$) based technique is also proposed to accurate detection of face region from the segmented image. Finally, we have cropped the desired part of the face. This exactly exacted face part is useful for face recognition and detection, facial feature analysis and expression analysis. Experimental results of propose method shows that the proposed method is robust and accurate.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권4호
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• pp.93-99
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• 2015

In case of PAS test, the air is sometimes leaked although the mask is tightly attached to the face, which is not reliable on the measured values. Therefore, this study aimed to assist the clinical practice suggesting the test method of PAS without air leakage. In the healthy subjects with 12 males and 12 females over 19 years old, three types of tests were performed on the voicing efficiency among the protocol of PAS Model 6600. They are; first, to attach the mask tightly to the face holding the handle of PAS with the subject's two hands (Method 1); second, to attach the mask tightly to the face holding the handle of PAS with the subject's one hand and pushing the body of PAS strongly with the other hand (Method 2); and third, to attach the mask tightly to the face pushing the upper part of the mask by the tester when the subject attached the mask to his or her face holding the handle of PAS with two hands (Method 3). Upon the study analyses, the mean negative pressure, the mean phonogram, subglottic air pressure, and voicing efficiency were shown to be statistically significantly different during PAS test in males depending on the methods. (p<.05) In case of females, only the target airflow rate showed significant difference depending on the methods during PAS test. (p<.001) In conclusion, Method 2 enhanced the noise level and strength while Method 1 was likely to leak the air more compared to the other two methods in males. In case of females, Method 1 showed significant leakage of the air flow. Not to allow the air flow leakage without affecting the outcome of PAS test, it will be the most useful for the tester to push the mask to the subject's face tightly (Method 3).

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.45-50
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• 2004

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 PCA 기반 LDA 혼합 알고리즘을 제안한다. 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, color filtering, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 PCA와 LDA를 혼합하여 적용하였다. 기존의 PCA만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 입력 영상에 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 정규화 된 영상에 PCA를 적용하여 차원을 축소한 후 LDA를 사용하여 실시간 인식을 가능하게 하였으며, 인식률 또한 향상시킬 수 있었다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface의 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, 그리고 ICA 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권5호
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• pp.564-570
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• 2014

본 논문에서는 컬러정보와 깊이정보를 사용하여 얼굴을 검출하고 추적한 후 항해사의 졸음을 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성된다. 얼굴검출 과정에서는 기존의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 Adaboost 알고리즘을 사용하며, Adaboost로 입력되는 영상의 영역을 사람이 존재하는 영역으로만 제한하여 얼굴을 검출한다. 얼굴검출 과정에서 얼굴이 검출되면 그것을 템플릿으로 하여 얼굴추적 과정이 수행된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험영상을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 졸음탐지 방법은 기존의 방법에 비해 약 23 %의 수행시간을 보였으며, 또한 졸음탐지 방법은 추적 시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1 %의 낮은 추적오차율을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.25-34
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• 2010

다양한 조명 환경에서 강인한 얼굴 인식 성취는 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 전처리 단계로 얼굴 이미지 조명 정규화를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법들은 투영 음영을 효과적으로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 조명 영향 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간에 기반한 새로운 얼굴 조명 정규화 기법을 제안한다. 조명분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분 공간은 얼굴 텍스쳐 공간에서 조명 변화 영향이 분리된 부분공간으로 구축되기 때문에 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 얻은 얼굴 이미지는 조명 변화 영향이 최소화된 좋은 조명 정규화를 달성한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 얼굴 조명정규화 기법이 표면 음영뿐만 아니라 투영 음영도 효과적으로 제거할 수 있으며, 좋은 얼굴 조명 정규화를 달성한다는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.607-616
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• 2014

현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 $10^{\circ}$이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2547-2554
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• 2009

본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.