• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.839-844
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• 2009

In this paper, a real-time eye tracking method using fast face detection is proposed. Most of the current eye tracking systems have operational limitations due to sensors, complicated backgrounds, and uneven lighting condition. It also suffers from slow response time which is not proper for a real-time application. The tracking performance is low under complicated background and uneven lighting condition. The proposed algorithm detects face region from acquired image using elliptic Hough transform followed by eye detection within the detected face region using Haar-like features. In order to reduce the computation time in tracking eyes, the algorithm predicts next frame search region from the information obtained in the current frame. Experiments through simulation show good performance of the proposed method under various environments.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.167-174
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• 2013

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.267-268
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• 2006

Advanced TV makes the life more convenient for the viewers and it is based on the recognition technology. In this paper, we propose the implementation of face tracking system for efficient face recognition in intelligent digital TV. To recognize the face, face detection should be performed earlier. We use the motion information to track the face. Continuous face tracking is possible by using continuous detected face region and motion information. Thus the computational complexity of the recognition module in the whole system can be reduced.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.49-56
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• 2017

Images and Videos that include the human face contain a lot of information. Therefore, accurately extracting human face is a very important issue in the field of computer vision. However, in real life, human faces have various shapes and textures. To adapt to these variations, A model-based approach is one of the best ways in which unknown data can be represented by the model in which it is built. However, the model-based approach has its weaknesses when the motion between two frames is big, it can be either a sudden change of pose or moving with fast speed. In this paper, we propose an enhanced human face-tracking model. This approach included human face detection and motion estimation using Cascaded Convolutional Neural Networks, and continuous human face tracking and modeling correction steps using the Active Appearance Model. A proposed system detects human face in the first input frame and initializes the models. On later frames, Cascaded CNN face detection is used to estimate the target motion such as location or pose before applying the old model and fit new target.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1266-1275
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• 2006

본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.861-877
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.16-24
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• 2005

본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.397-398
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• 2007

• 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.