• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.311-318
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• 2013

얼굴 검출 기법들의 경우 조명과 배경에 따라 검출의 정확도가 떨어지는 현상이 발생하여, 이를 해결하기 위한 기법들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 얼굴의 눈과 입의 성분을 분석하여 인간의 감성 정보를 추출하기 위한 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위해 처리속도가 빠르고 환경 요소들에 강인한 검출율을 보이는 얼굴 특징 검출 방법을 제안하였다. 본 방법은 적분 이미지를 적용한 Haar-like Feature기법을 이용하여 얼굴 성분(두 눈, 입)을 검출한 후, 색상 정보를 바탕으로 검출된 성분들을 이진화하고 피부영역과 얼굴 성분영역을 구분한다. 그 후, 빠르고 정확한 shape를 생성하기 위해 베지어 곡선을 이용하여 검출된 성분들의 shape를 생성한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Face Recognition Homepage의 데이터를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이를 통해 정교한 얼굴 성분 검출이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1152-1157
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• 2021

본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.240-246
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• 2006

This paper proposes the intelligent immigration control system that authorizes the traveler through immigration and detects forged passports by using automatic recognition of passport codes, the passport photo and face verification. The proposed system extracts and deskewes the areas of passport codes from the passport image. This paper proposes the novel ART algorithm creating the adaptive clusters to the variations of input patterns and it is applied to the extracted code areas for the code recognition. After compensating heuristically the recognition result, the detection of forged passports is achieved by using the picture and face verification between the passport photo extracted from the passport image and the picture retrieved from the database based on the recognized codes. Due to the proposed ART algorithm and the heuristic refinement, the proposed system relatively shows better performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.983-991
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• 2005

드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.592-595
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• 2009

In this paper, we propose a face detection technique for still pictures which sequentially uses a skin-color model and a support vector machine (SVM). SVM is a learning algorithm for solving the classification problem. Some studies on face detection have reported superior results of SVM over neural networks. The SVM method searches for a face in a picture while changing the size of the window. The detection accuracy and the processing time of SVM vary largely depending on the complexity of the background of the picture or the size of the face. Therefore, we apply a face candidate area detection method using a skin-color model as a preprocessing technique. We compared the method using SVM alone with that of the proposed method in respect to face detection accuracy and processing time. As a result, the proposed method showed improved processing time while maintaining a high recognition rate.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제3권4호
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• pp.283-288
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• 2001

In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.483-486
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• 2015

얼굴 인식기반의 사용자 보안 시스템은 접근이 허가된 사용자의 사진이나 비디오를 이용한 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인증되지 않은 사용자가 비디오를 이용하여 시스템에 접근할 경우 해당 공격 시도를 검출하기 위한 위변조(Spoof) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 연속된 3개의 Frame에서 푸리에 변환과 Dense-SIFT 구분자를 사용하여 400개의 실제 및 위변조 비디오 영상을 대상으로 실험한 결과 99%의 검출 정확도를 보였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권11호
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• pp.1472-1475
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• 1999

This paper proposes a new detection method of human faces in grey scale images with cluttered background using a facial template and elliptical structure of the human head. Face detection technique can be applied in many areas of image processing such as face recognition, composition and computer graphics, etc. Until now, many researches about face detection have been done, and applications in more complicated conditions are increasing. The existing technique proposed by Sirohey shows relatively good performance in image with cluttered background, but can apply only to image with one face and needs much computation time. The proposed method is designed to reduce complexity and be applied even in the image with several faces by introducing template matching as preprocess. The results show that the proposed method produces more correct detection rate and needs less computation time than the existing one.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.193-201
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• 2014

본 논문에서는 얼굴영상에 나타난 사람의 표정을 인식하기 위해 얼굴검출, 얼굴정렬, 얼굴단위 추출, 그리고 AdaBoost를 이용한 학습 방법과 효과적인 인식방법을 제안한다. 입력영상에서 얼굴 영역을 찾기 위해서 얼굴검출을 수행하고, 검출된 얼굴영상에 대하여 학습된 얼굴모델과 정렬(Face Alignment)을 수행한 후, 얼굴의 표정을 나타내는 단위요소(Facial Units)들을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 단위요소들을 표정을 표현하기 위한 기본적인 액션유닛(AU, Action Units)의 하위집합으로 눈썹, 눈, 코, 입 부분으로 나눠지며, 이러한 액션유닛에 대하여 AdaBoost 학습을 수행하여 표정을 인식한다. 얼굴유닛은 얼굴표정을 더욱 효율적으로 표현할 수 있고 학습 및 테스트에서 동작하는 시간을 줄여주기 때문에 실시간 응용분야에 적용하기 적합하다. 실험결과, 제안하는 표정인식 시스템은 실시간 환경에서 90% 이상의 우수한 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.917-924
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• 2018

Recently, researches using LBP and SVM have been performed as one of the image - based methods for facial emotion recognition. LBP, introduced by Ojala et al., is widely used in the field of image recognition due to its high discrimination of objects, robustness to illumination change, and simple operation. In addition, CS(Center-Symmetric)-LBP was used as a modified form of LBP, which is widely used for face recognition. In this paper, we propose a method to detect four facial expressions such as expressionless, happiness, surprise, and anger using deep neural network. The validity of the proposed method is verified using accuracy. Based on the existing LBP feature parameters, it was confirmed that the method using the deep neural network is superior to the method using the Adaboost and SVM classifier.