• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.189-195
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• 2012

본 논문에서는 휴먼 인지를 위한, 근적외선 얼굴 영상에서의 얼굴 검출 방법이 제안된다. 에지의 강도와 방향에 기반한 에지 히스토그램이 근적외선 영상으로부터 얼굴을 검출하기 위해 사용되었다. 조명변화에 강인하기 때문에, 제안된 에지 히스토그램은 얼굴을 효과적으로 표현하고 구별한다. 얼굴 검출을 위한 분류기로서는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였으며 제안한 방법은 ULBP(Uniform Local Binary Pattern)보다 적은 피쳐 개수를 가지면서도 에러율 측면에서, ULBP의 경우보다 나은 성능을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.833-840
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• 2010

In this paper a method for detecting and extracting the face from the image in YCbCr spaceis proposed. The face region is obtained from the complex original image by using the difference method and the face color information is taken from the reduced face region throughthe Ellipse clustering method. The experimental results showed that the proposed method can efficiently detect and extract the face from the original image under the general light intensity except for low luminance.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.945-952
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• 2007

얼굴 검출은 얼굴 인식을 위한 첫번째 단계로써, 입력 영상에서의 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아내야 한다. 얼굴의 위치를 찾아내는 것은 크기변화, 조명변화, 회전과 같은 다양한 상황이 발생하기 때문에 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 문제 중 얼굴이 회전되었을 때 얼굴을 검출하는 방법에 초점을 맞추었다. 먼저, 다인종 얼굴 데이타로부터 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아낸 뒤, 후보영역에서 두 눈을 검출하다. 두 눈을 이용하여 회전각도를 찾아내고 베이지안 분류기를 이용하여 정면얼굴이 되도록 다시 회전시키는 방법을 이용하였다. 다인종에 데이타를 이용한 회전된 얼굴에 대해서 얼굴검출 알고리즘을 실험하여 결과를 제시하였다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1566-1576
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• 2007

Camera pose information from 2D face image is very important for making virtual 3D face model synchronize with the real face. It is also very important for any other uses such as: human computer interface, 3D object estimation, automatic camera control etc. In this paper, we have presented a camera position determination algorithm from a single 2D face image using the relationship between mouth position information and face region boundary information. Our algorithm first corrects the color bias by a lighting compensation algorithm, then we nonlinearly transformed the image into $YC_bC_r$ color space and use the visible chrominance feature of face in this color space to detect human face region. And then for face candidate, use the nearly reversed relationship information between $C_b\;and\;C_r$ cluster of face feature to detect mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face region boundary information to determine rotation angles in both x-axis and y-axis of camera position and use the relationship between face region size information and Camera-Face distance information to determine the camera-face distance. Experimental results demonstrate the validity of our algorithm and the correct determination rate is accredited for applying it into practice.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.982-999
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• 2006

본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권1호
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• pp.141-156
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• 2013

In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.19-27
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• 2021

본 논문에서는 영상 속 인물을 탐지하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제안하며, 이 방법은 2가지 작업으로 구성한다. 첫째, 서로 다른 두 명의 인물을 구분하여 프레임 내 인물의 얼굴 위치를 탐지한다. 빠른 탐지를 위해 영상 내 물체를 실시간으로 검출하는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 얼굴의 위치를 탐지하고 객체탐지상자로 나타낸다. 둘째, 객체탐지상자를 바탕으로 정확한 얼굴 면적을 검출하기 위해 3가지 영상처리 방법을 제시한다. 각 방법은 검출 도형으로 추정한 영역에서 추출한 HSV 값을 이용하여 인물의 얼굴 영역을 검출하였으며 검출 도형의 크기와 모양을 바꾸어 각 방법의 정확도를 비교하였다. 각 얼굴 검출 방법은 신뢰성 검증을 위해 비교 데이터와 영상처리 데이터로 비교 및 분석하였다. 그 결과 원형, 직사각형, 분할 직사각형 방법 중 분할된 직사각형 방법을 사용했을 때 87%로 가장 높은 정확도를 달성하였다.