• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.531-535
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.351-354
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• 2011

This paper discusses on facial features extraction based on proposed skin color model. Different parts of face from input image are segmented based on skin color model. Moreover, this paper also discusses on concept to detect the eye and mouth position on face. A height and width ratio (${\delta}=1.1618$) based technique is also proposed to accurate detection of face region from the segmented image. Finally, we have cropped the desired part of the face. This exactly exacted face part is useful for face recognition and detection, facial feature analysis and expression analysis. Experimental results of propose method shows that the proposed method is robust and accurate.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.77-82
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• 2012

본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1972-1978
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• 2010

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.353-362
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• 2005

최근 들어 바이모달 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 정보와 얼굴정보를 이용하여 바이모달 시스템을 구현하였다. 얼굴인식은 얼굴 검출과 얼굴 인식 두 부분으로 나누어서 실험을 하였다. 얼굴 검출 단계에서는 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출 한 뒤 PCA를 통해 특징 벡터 계수를 줄였다. PCA를 통해 추출된 특징 벡터를 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 얼굴을 검출 및 인식하였다. 음성인식은 MFCC를 이용하여 음성 특징 추출을 하였으며 HMM을 이용하여 음성인식을 하였다. 인식결과, 단일 인식을 사용하는 것보다 얼굴과 음성을 같이 사용하였을 때 인식률의 향상을 가져왔고, 잡음 환경에서는 더욱 높은 성능을 나타냈었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.9-17
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• 2018

최근 바이오인식 기술이 대중화됨에 따라 위 변조에 대응하는 연구 및 시도들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서 인공지능으로 만든 합성된 얼굴을 진짜 얼굴인지 합성된 가짜 얼굴인지를 판별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 크게 2가지 단계로 구성되어 있다. 먼저, 실제 얼굴 사진에 여러 가지 GAN(Generative Adversarial Networks)알고리즘을 통해 합성된 가짜 얼굴을 생성하게 된다. 이후, 실제 얼굴 영상과 생성된 얼굴 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 진짜 또는 가짜인지 판별하도록 한다. 제안한 알고리즘은 실제 육안으로도 구별하기 어려운 합성 영상도 잘 구분하고, 테스트 결과 88.7%의 정확도를 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제15권2호
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• pp.61-65
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• 2016

Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1-11
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• 2006

많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.171.4-171
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• 2001

This paper proposes a method of human- robot interaction (HRI) using face directional gesture. A single CCD color camera is used to input face region, and the robot recognizes the face directional gesture based on the facial feature´s positions. One can give a command such as stop, go, left and right turn to the robot using the face directional gesture. Since the robot also has the ultra sonic sensors, it can detect obstacles and determine a safe direction at the current position. By combining the user´s command with the sensed obstacle configuration, the robot selects the safe and efficient motion direction. From simulation results, we show that the robot with HRI is more reliable for the robot´s navigation.