• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.138.3-138
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• 2001

Because face has non-rigid structure and is influenced by illumination, we need robust face detection algorithm with the variations of external environments (orientation of lighting and face, complex background, etc.). In this paper we develop a new face detection algorithm to achieve robustness. First we transform RGB color into other color space, in which we can reduce lighting effect much. Second, hierarchical image segmentation technique is used for dividing a image into homogeneous regions. This process uses not only color information, but also spatial information. One of them is used in segmentation by histogram analysis, the other is used in segmentation by grouping. And we can select face region among the homogeneous regions by using facial features.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.531-535
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.540-543
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• 1999

We propose a face tracking algorithm using skin-color based segmentation and a robust Hausdorff distance. First, we present L＊a＊b＊ color model and face segmentation algorithm. A face is segmented from the first frame of input video sequences using skin-color map. Then, we obtain an initial face model with Laplacian operator. For tracking, a robust Hausdorff distance is computed and the best possible displacement t. is selected. Finally, the previous face model is updated using the displacement t. It is robust to some noises and outliers. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm in video sequences obtained from CCD camera.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.69-78
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• 2002

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.

• 패션비즈니스
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• 제14권1호
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• pp.43-56
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• 2010

In the modern 21st century society, the personal image is considered to be very important. As a result, the importance of presenting one's personal image through personal color in fashion and beauty related fields are increasing, and is the most realistic and practical field of color. When the color of the wardrobe and the skin color are in disharmony, that disharmony becomes the source of the lines and wrinkles that appear on one's face, resulting in shades. The boundary that is created when the color of the wardrobe and the skin color are in disharmony, it works negatively on one's image. When color arrangements are close or similar (in harmony) or are in complementary color arrangements or in strong contrasting state (contrasting harmony), it is generally believed to be beautifully harmonious. Personal color assessment is finding colors, through systematic and scientific methods, that improve the personal image by reaching harmony with skin colors that each and every individual are uniquely born with. In this study, one was able to learn the improved visual effects of the face image through creating harmony with the wardrobe and color shade make up and complementary colors that were selected based on personal colors. The base make up, through using the contrasting effects of the complementary colors which represents the supplementing, correcting, and complementing of the face image by contrasting with complementary colors, brings positive changes through correcting the base skin color. It is believed that this study finds its importance in that the improved image that is created by the overall harmony of the wardrobe and body can be used as valuable data in marketing and new product development efforts in the related industries.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.470-481
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• 2006

본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.193-200
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• 2000

자연스러운 사용자 작업 환경인 헤드 제스처 인터페이스를 구현하기 위해서는 얼굴 영역 추출에 관한 연구가 선행되어야 하는데, 최근에는 동영상에서 얼굴 영역을 추출하기 위해 색상 정보를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적으로 사용되는 HSI 컬러 모델과 YIQ 컬러 모델의 각 색상 성분인 H(hue)와 I(in-phase)를 이용하여 얼굴 영역의 추출 성능을 비교한다. 먼저 각 색상 성분에 대해 임계 구간 변화에 따른 최적의 얼굴색 구간을 설정하여 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교한다. 다음으로 설정된 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상에 대해 얼굴 박스를 추출함으로써 최종적인 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교 평가한다. 실험 결과, 최적의 얼굴색 정보를 표현하는 구간은 HSI의 H 성분의 경우 $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$, YIQ의 I 성분은 $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$인 것으로 나타났다. 이 최적 구간에 의한 각 색상 성분의 얼굴 영역 추출의 정확도에서는 I 성분이 H 성분에 비해 약 10% 정도 높은 추출율을 나타냈으며, 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상의 경우에서도 I 성분이 약 3% 정도의 보다 나은 얼굴 영역 추출 결과를 얻었다.

• 한국의류산업학회지
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• 제7권5호
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• pp.527-534
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• 2005

The purpose of this research is to study face images according to color of make-up was made by computer graphic simulation. The various facial images can be helpful for choosing suitable make-up color planning. In order to find out the differences of face images by make-up color, three different foundations and seven eye-shadows, six lips were applied on the round face model. Make-up Image Scale was used the scale of seven point modified the S-D method. Data were analyzed by Varimax perpendicular rotation method, Duncan's Multiple Range Test, Three-way ANOVA. As the result of make-up image perception analysis, a factor structure was divided into mildness, modernness, elegance, unique. The factor of mildness, modernness, unique affected on the foundation color. Foundation color was found out to be influential variable to distinguish color perception abilities. Also, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of elegance factor. Pink color was important color, influenced on the mildness factor. Gray and purple color were influenced on the modernness factor. Mildness factor was perceived as the most bright foundation but unique factor was perceived as the most dark foundation. Then, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of facial images. The results can be effectively applied to today's marketing and color design management which is focused on the product's emotional image in customer's mind.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2008

도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역 분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다.

• 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.