• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2720-2722
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• 2000

This paper proposes a face detection and recognition method that combines the template matching method and the eigenface method with the neural network. In the face extraction step, the skin color information is used. Therefore, the search region is reduced. The global property of the face is achieved by the eigenface method. Face recognition is performed by a neural network that can learn the face property.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2121-2128
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• 2012

본 논문은 Wavelet 변환을 이용한 실시간 얼굴 영역 검출을 제안하였으며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 얼굴 영상은 주성분 분석을 통해 저차원 얼굴 심볼로 구성하여 얼굴을 인식한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 얼굴 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 고유 공간상에 투영된 모델 특징 값을 군집화 알고리즘을 통해 특정한 기호로 구성하여 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 사용하였다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 얼굴은 확률 값이 가장 높은 해당 얼굴 모델로 인식하게 된다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법 보다 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 우수한 인식 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.79-91
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• 2004

다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1689-1694
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• 2005

Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.40-49
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• 2018

We propose a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. We propose detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). The feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance of intra-class variance and inter class variance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. Experimental results show that the proposed method has a wider distribution when the input image is rotated $45^{\circ}$ left / right. We can improve the recognition rate by applying this feature value to a single algorithm and complex algorithm, and it is possible to recognize in real time because it does not require much calculation amount due to dimensional reduction.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.76-79
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• 2014

얼굴 인식은 표정과 포즈 또는 주변 조명변화 등 예기치 못한 영향으로 어려움이 크다. 또한 모바일 장치에서 실시간 처리를 위하여 모바일 환경의 한정된 제한이 필히 고려되어야 한다. 본 논문에서 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 얼굴 검출은 선형(Linear) 또는 위상(Phase-only) 정합 필터(Matched filter), 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 먼저 얼굴 후보 윈도우 영역은 정합필터의 출력에 의하여 추출되고 그 다음에 피부색 테스트와 에지 마스크 필터링 테스트로 검출된 후보 영역 중 오경보(False alarm) 영역이 제거된다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 JAVA를 이용하여 개발되었다. 실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 인식이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.187-194
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• 2021

This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. The proposed method provides a possibility to prevent biometric person authentication systems from replay and printed spoofing attacks. For this work, a set of real face images and fake face images was collected and a face liveness detection model is trained on the constructed dataset. Traditional face liveness detection methods exploit the face image covering only the face regions of the human head image. However, outside of this region of interest (ROI) might include useful features such as phone edges and fingers. The proposed face liveness detection method was experimentally tested on the author's own dataset. Collected databases are trained and experimental results show that the trained model distinguishes real face images and fake images correctly.

• 로봇학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.257-264
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• 2009

This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of $12{\times}12$ pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.691-698
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• 2008

본 논문에서는 비디오 검색을 위한 새로운 얼굴 검출 및 인식 방법을 제안한다. 인물 정함은 비디오 프레임에서 어떻게 얼굴을 정확하게 찾아내는가에 달려 있다. 얼굴 영역은 Adaboost 알고리즘으로 부스트된 viola-jones의 특징을 이용하여 비디오 프레임에서 검출한다. 얼굴 검출 후 조명 보정을 하고 PCA(Principal Component Analysis)로 특징점을 추출하고 SVM(Support Vector Machine)으로 사람의 신원을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법이 정합율면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.97-104
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• 2012

내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.