• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.230-232
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• 2001

The camera system we researched has two stepping motors for the pan and tilt operation, and the human face tracking algorithm. Recently, this kind of the camera is used in PC communication, telecommunication vision meeting and tele-lecture. This paper discusses the smooth speed control method of this camera when the face is moved to up, down, left and right direction. We used a mean shift algorithm for the face-tracking, proposed the speed control algorithm using a fuzzy logic and certified this characteristics with the experiment.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.22-28
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• 2019

This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.

• 통합자연과학논문집
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2016

Applying image processing techniques to education, the face of the learner is photographed, and expression and movement are detected from video, and the system which estimates degree of concentration of the learner is developed. For one learner, the measuring system is designed in terms of estimating a degree of concentration from direction of line of learner's sight and condition of the eye. In case of multiple learners, it must need to measure each concentration level of all learners in the classroom. But it is inefficient because one camera per each learner is required. In this paper, position in the face region is estimated from video which photographs the learner in the class by the difference between frames within the motion direction. And the system which detects the face direction by the face part detection by template matching is proposed. From the result of the difference between frames in the first image of the video, frontal face detection by Viola-Jones method is performed. Also the direction of the motion which arose in the face region is estimated with the migration length and the face region is tracked. Then the face parts are detected to tracking. Finally, the direction of the face is estimated from the result of face tracking and face parts detection.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.553-561
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• 2010

본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 동영상의 움직임 영역을 검출한 후 얼굴 영역을 추적한다. 동영상의 움직임 검출은 연속되는 2개의 프레임을 사용하여 차영상을 구한 후, 잡음을 제거하기 위한 방법으로 메디안 필터와 침식 및 팽창연산을 사용하여 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역에서 피부색을 추출하기 위하여 표본영상의 칼라 정보를 이용하였다. 칼라정보의 MIN-MAX값을 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 피부색 영역과 배경영역을 분리하였다. 얼굴 후보영역에 대하여 CMY 칼라 공간 C 채널에서 눈을 검출하고, YIQ 칼라 공간 Q 채널에서 입을 검출하였다. 지식기반으로 검출된 눈과 입의 특징을 찾아가며 얼굴영역을 추적하였다. 실험영상으로는 10명 각각에 대하여 150프레임의 동영상 총 1,500프레임을 입력받아 실험한 결과, 1,435프레임의 영상에 대하여 움직임 영역이 검출되어 95.7%의 프레임 검출율을 보였으며, 1,401개에 대한 얼굴을 추적 97.6%의 우수한 얼굴 추적결과를 나타내었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.342-347
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• 2008

사람의 얼굴은 강체(rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하기는 쉽지 않다. 또한 시스템에 미리 학습되어 있지 않은 임의의 얼굴의 경우 지속적으로 얼굴의 변화를 추적하고 인식하기는 어렵다. 본 논문에서는 시스템에 저장되어 있는 얼굴들에 대해 비선형적 매니폴드 모델을 구축하고 각 모델을 선형적으로 결합함으로써 비디오 기반의 영상으로부터 시스템이 알지 못하는 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 입력된 임의의 얼굴은 얼굴 포즈나 표정 혹은 주위 환경 등에 따라 시스템에 저장되어 있는 서로 다른 얼굴들과 서로 다른 유사성을 갖는다. 따라서 입력 얼굴과 시스템에 저장되어 있는 얼굴들과의 확률적인 접근을 통해 유사성을 추정할 수 있고 추정된 유사성을 이용하여 입력 얼굴에 대한 새로운 비선형적 매니폴드 모델을 구축한다. 또한 추정된 모델은 매 프레임마다 입력 얼굴에 따라 실시간으로 갱신된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험 결과를 통하여 효율적으로 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식할 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권3호
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• pp.127-134
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• 2003

본 논문에서는 퍼지제어를 이용하여 사람의 얼굴을 추적하는 카메라를 구동하는 시스템을 구현한다. 팬틸트(Pan Tilt)구조를 가진 카메라 시스템은 먼저 영상을 PC로 보내고 PC에서는 추적알고리즘에 의한 추적 좌표를 다시 카메라에 전송하면 카메라는 목표 얼굴을 실시간으로 추적하는 방식으로 되어 있다. 카메라를 구동하는 2축의 스텝모터는 PC에서 전송된 목표 좌표로 최대한 빠르고 또한 부드럽게 제어되어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 퍼지제어기를 제안하여 구동용 가·감속 주파수를 만들고 두 축의 스텝모터를 빠르면서도 부드럽게 제어한다 그리고 본 제안 방식의 효율성을 검증하기 위하여 실험 장치를 제작하고 실험을 수행한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권1호
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• pp.16-22
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• 2018

This paper presents a solution for personal profiling system based on user-oriented tracking. Here, we introduce a new way to identify and track humans by using two types of cameras: dome and face camera. Dome camera has a wide view angle so that it is suitable for tracking human movement in large area. However, it is difficult to identify a person only by using dome camera because it only sees the target from above. Thus, face camera is employed to obtain facial information for identifying a person. In addition, we also propose a new mechanism to locate human on targeted location by using grid-cell system. These result in a system which has the capability of maintaining human identity and tracking human activity (movement) effectively.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권6호
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• pp.181-190
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• 2021

여러 명이 모여서 진행되는 스포츠 활동은 코로나19와 같이 광범위하게 유행하는 전염병이 퍼지는 상황에서는 진행되기 어려우며, 이로 인해 현대인의 신체 활동 부족이 발생한다. 비대면으로 진행되는 운동 콘텐츠들을 이용하면 이런 문제점을 극복할 수 있지만, 대면 운동 시와 같은 세밀한 자세 확인이 어렵다. 본 연구에서는 보다 나은 비대면 운동 콘텐츠 운영을 위해서 IT 시스템에서 자세를 감지하고 움직임을 추적하는 모델을 제시한다. 제안하는 움직임 추적 모델은 체육학에서 널리 사용되는 움직임 분석 방법들을 참고하여 신체 모델을 정의하고 이에 따른 자세 및 움직임을 정의한다. 제안한 모델을 사용하면 운동에 쓰이는 움직임을 인식하고 분석할 수 있으며 운동 프로그램에서 특정 움직임의 횟수를 알 수 있고, 운동프로그램 수행 여부 감지도 가능하다. 제안한 모델의 유효성을 확인하기 위해 마커리스 모션 캡쳐 장비인 Azure Kinect DK를 사용하여 움직임 추적, 그리고 운동 프로그램 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 움직임 분석 모델을 개선하고 모션 캡쳐 시스템의 성능을 높인다면 보다 세밀한 움직임 분석이 가능하며, 적용할 수 있는 운동의 종류를 늘릴 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.347-350
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• 2005

This paper proposes a new tracking algorithm using the Kalman estimator based color SSD algorithm. The Kalman estimator includes the color information as well as the position and size of the face region in its state vector, to take care of the variation of skin color while faces are moving. Based on the estimated face position, the color SSD algorithm finds the face matching with the one in the previous frame even when the color and size of the face region vary. The features of a face region extracted by the color SSD algorithm are used to update the state of the Kalman estimator.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.423-430
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• 2013

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다.