• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.112-120
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• 2009

얼굴 등록자 인증은 얼굴 인식을 기반으로 인증하고자 하는 사람이 등록자인지, 아닌지를 판별하는 것으로, 기본적으로 2클래스 분류 문제이다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM)은 2 클래스 분류 문제에 효과적인 것으로 잘 알려져 있다. 얼굴 등록자 인증의 분류에 사용되었던 기존의 SVM들은 각 클래스 (등록자 클래스, 미등록자 클래스) 구성원의 얼굴 이미지로부터 추출된 이미지 특징 벡터를 이용하여 훈련되고 인증된다. 이렇게 훈련 세트 구성원들의 이미지 특징 벡터들로 훈련된 SVM은 인증시의 얼굴 이미지가 SVM 훈련 세트의 얼굴 이미지들의 조명, 자세, 표정들과 다른 인증 환경의 경우나 등록자의 가입 및 탈퇴 등으로 등록 클래스나 미등록 클래스의 구성과 크기에 변동이 생기는 인증 환경의 경우에, 강인한 성능을 보이기 어려웠다. 본 논문에서는 강인한 얼굴 등록자 인증을 위하여, 효과적인 클래스 구별 특징 벡터 기반 SVM을 제안한다. 훈련과 인증에 사용되는 특징 벡터는 2개의 클래스를 잘 구별할 수 있는 특성을 반영하도록 선택되었기 때문에 이를 이용하여 훈련된 제안된 SVM은 등록자 클래스 구성의 변화 및 얼굴 이미지에 있어서의 조명, 얼굴 자세, 얼굴 표정의 변화에 덜 영향을 받는다. 실험을 통해 제안된 SVM에 기반을 둔 얼굴 등록자 인증 방법이 기존 SVM에 기반을 둔 방법보다 성능이 더 나으며, 등록자 클래스 구성의 변화에도 강인함을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.9-16
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• 2012

본 논문은 광학식 동작 포착 장비를 사용해 얼굴과 동작을 동시에 포착할 경우 발생하는 불완전한 표정 데이터의 복원에 관한 연구를 다룬다. 일반적으로 동작 포착과 표정 포착은 필요 해상도에서 차이가 나며, 이로 인해 동작과 표정을 동시에 포착하기 힘들었다. 본 연구에서는 표정과 동작의 동시 포착을 위해, 기존의 작은 마커를 촘촘히 얼굴에 부착하는 표정 포착 방식에서 탈피하여 적은 수의 마커만을 이용하여 표정을 포착하고, 이로부터 세밀한 얼굴 표정을 복원하는 방법을 제안한다. 본 방법의 핵심 아이디어는 얼굴 표정의 움직임을 미리 데이터베이스화하여, 적은 수의 마커로 표현된 얼굴 표정을 복원하는 것이다. 이를 위해 주성분분석을 사용하였으며, 제안된 기술을 실제 동적인 장면에 활용하여 표정의 복원이 잘 됨을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.806-813
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• 2010

표정은 사람의 감정을 표현하는 대표적인 수단이다. 이러한 이유로 표정은 사람의 의도를 컴퓨터에 전하는데 효과적인 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2D 영상에서 사람의 표정을 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해 Discrete Adaboost 알고리즘과 신경망 알고리즘을 통합하는 방법을 제안한다. 1차로 Adaboost 알고리즘으로 영상에서 얼굴의 위치와 크기를 찾고, 2차로 표정별로 학습된 Adaboost 강분류기를 이용하여 표정별 출력 값을 얻으며, 이를 마지막으로 Adaboost 강분류기 값으로 학습된 신경망 알고리즘의 입력으로 이용하여 최종 표정을 인식한다. 제안하는 방법은 실시간이 보장된 Adaboost 알고리즘의 특성과 정확성을 개선하는 신경망 기반 인식기의 신뢰성을 적절히 활용함으로서 전체 인식기의 실시간성을 확보하면서도 정확성을 향상시킨다. 본 논문에서 구현된 알고리즘은 평온, 행복, 슬픔, 화남, 놀람의 5가지 표정에 대해 평균 86~95%의 정확도로 실시간 인식이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1580-1587
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• 2021

Currently, the development and sale of various emoticons has given users a wider range of choices, but a systematic and specific approach to the recognition and use of emoticons by actual users is lacking. Therefore, this study tried to investigate the subjective perception and visual attention concentration of actual users on negative emotional expression emoticons through a survey and eye tracking experiment. First, as a result of subjective recognition analysis, it was found that emoticons are frequently used because their appearance is important, and they can express various emotions in a fun and interesting way. In particular, it was found that emoticons that express negative emotions are often used because they can indirectly express negative emotions through various and concretely expressed visual elements. Next, as a result of the eye tracking experiment, it was found that the negative emotional expression emoticons focused on the large elements that visually emphasized or emphasized the emotional expression elements, and it was found that the focus was not only on the facial expression but also on the physical behavioral responses and language of expression of emotions. These results will be used as basic data to understand users' perceptions and utilization of the diversified emoticons. In addition, for the long-term growth and activation of the emoticon industry market in the future, continuous research should be conducted to understand the various emotions of real users and to develop differentiated emoticons that can maximize the empathy effect appropriate to the situation.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.206-211
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• 2020

얼굴검출 과정은 영상 모니터링에서 매우 중요한 과정이며 생체 인식 기술의 한 종류이다. 검출과정은 변수가 많고 복잡하여 하드웨어가 발전하고 있는 근래에 와서 소프트웨어적인 발전이 이루어지고 있다. CCTV를 이용하는 분야 중 얼굴 검출 기술은 얼굴을 분석하기 이전에 실행되는 과정으로 영상에서 얼굴이 있는 곳을 찾아내는 기술이다. 사람의 얼굴은 조명이나 피부 색, 방향과 각도, 표정 등 여러 가지 환경적 조건에 따라 민감한 반응을 하기 때문에, 얼굴 검출에 관한 연구는 많은 어려움이 있다. 얼굴 검출 기술의 활용성과 중요성은 시간이 지날수록 각광받고 있으나, 얼굴 검출 이전에 선행되어야 하는 얼굴 영역 검출 기술에 대해서는 간과하는 측면이 많다. 본 논문의 시스템은 AdaBoost detector에서 검출 못하는 기울어진 얼굴을 검출할 수 있어 다른 사물의 검출도 같은 기술을 사용할 수 있을 것이다.

• 한국의류학회지
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• 제32권10호
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• pp.1608-1618
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• 2008

This research was conducted to define the different conventional meanings of face painting, we can come across easily in recent days, in different times and different cultures. The conclusions of the research are as followed. First, the face painting was mainly done for the symbolic function. Second, in un-cultivated groups, face painting was one way of body art expression and in some cases, the color and the pattern was the tool to give a symbolic massage that was more powerful than a language. The characteristics of the patterning was that they adopted wide range of patterns include geriatrics, abstract, animals, plants and especially the abstract patterns have the groups unique symbolic meanings such as specific pattern appears guard god which was the effort of having a wholeness with the pattern. Third, it is known that in un-cultivated cultures, face painting has a symbolic function whereas in modern society, there is an emphasis on a decorative function. Lastly, the various expressions of modern body decorations are seen as a result of social/cultural states of the settlement ethnic culture and the modern life style of the people who want to have direct and active opinions and individualize and differentiate themselves.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.368-391
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• 2018

Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권4호
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• pp.1657-1662
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• 2017

Facial expression recognition systems using video devices have emerged as an important component of natural human-machine interfaces which contribute to various practical applications such as security systems, behavioral science and clinical practices. In this work, we present a new method to analyze, represent and recognize human facial expressions using a sequence of facial images. Under our proposed facial expression recognition framework, the overall procedure includes: accurate face detection to remove background and noise effects from the raw image sequences and align each image using vertex mask generation. Furthermore, these features are reduced by principal component analysis. Finally, these augmented features are trained and tested using Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluation demonstrated the proposed approach over two public datasets such as Cohn-Kanade and AT&T datasets of facial expression videos that achieved expression recognition results as 96.75% and 96.92%. Besides, the recognition results show the superiority of the proposed approach over the state of the art methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.130-137
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• 2006

In this paper, we propose a method of selecting new types of rectangle features that are suitable for facial expression recognition. The basic concept in this paper is similar to Viola's approach, which is used for face detection. Instead of previous Haar-like features we choose rectangle features for facial expression recognition among all possible rectangle types in a 3${\times}$3 matrix form using the AdaBoost algorithm. The facial expression recognition system constituted with the proposed rectangle features is also compared to that with previous rectangle features with regard to its capacity. The simulation and experimental results show that the proposed approach has better performance in facial expression recognition.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.51-55
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• 2015

This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing dangerous situation. The proposed method firstly extracts the facial region using Harr-like technique from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, detects facial expression, and recognizes dangerous situation. The proposed method is evaluated for MUCT database image and web cam input. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates dangerous situation well and the average recognition rate is 91.05%.