• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제10권1_2호
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• pp.145-155
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• 2002

In this paper we study the rooted loopless maps on the sphere and the projective plane with the valency of root-face and the number of edges as parameters. Explicit expression of enumerating function is obtained for such maps on the sphere and the projective plane. A parametric expression of the generating function is obtained for such maps on the projective plane, from which asymptotic evaluations are derived.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.212-227
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• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.95-105
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• 2005

얼굴인식을 이용해 출입을 통제하는 보안 시스템에 있어서 얼굴인식성능은 인증 대상의 변화 (표정, 헤어스타일, 나이, 화장)에 커다란 영향을 받는다. 이처럼 수시로 변화하는 환경 변화를 보완하기 위하여 일반적인 얼굴인식 시스템에서는 일정한 보안 임계치를 설정해두고 임계치 내에 포함되는 얼굴을 기존에 등록된 얼굴과 교체하거나 추가적으로 등록하는 업데이트 방식이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 부정확한 매칭 결과를 보이거나, 유사한 얼굴에 쉽게 반응할 수 있다. 따라서 우리는 각 얼굴간의 유사도나 인증 대상의 변화를 흡수하며, 잘못된 얼굴 등록을 방지하기 위한 방법으로 학습 성능이 우수한 유전자 알고리즘을 제안하고자 한다. 변화가 심하고 유사한 얼굴영상(한사람 당 10개씩의 변화된 300개의 얼굴 영상)에 대하여 실험을 수행하였고, 얼굴인식기법은 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용하였다. 제안된 방식은 기존 얼굴인식 출입통제 시스템에 비해 우성인자의 인식률을 향상뿐만 아니라 유사 얼굴(열성인자)에 반응하는 비율을 감소시키는 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.283-294
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• 2006

본 논문은 Haar 웨이블릿 특징과 피부색 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적 방법을 제안한다. 검출과 추적이 각기 다른 특징들을 이용해 이루어졌던 기존 방법과는 달리 본 논문에서는 피부색 정보와 Haar 웨이블릿 특징을 검출과 추적에 동시에 이용하고 두 특징들을 효과적으로 융합함으로써 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 제안된 방법은 검출과 추적에 동일한 특징을 이용함에도 불구하고 표본화에 기반을 둔 Condensation 알고리즘의 특징으로 인해 검출 방법만을 적용했을 때 검출하지 못하는 얼굴의 회전이나 가려짐 등의 문제를 효과적으로 해결한다. 특히, 얼굴의 위치와 함께 크기 변화를 효과적으로 추적하기 때문에 얼굴의 위치 및 크기를 정확하게 알아야 하는 얼굴 인식이나 표정인식 등의 다양한 어플리케이션에 이용되기에 용이하다. 제안된 방법은 복잡한 배경 및 다양한 얼굴 자세 등의 변화에 대한 테스트를 통해 효율성을 검증한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.61-74
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• 2012

본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.490-499
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• 2019

얼굴인식 결제서비스는 얼굴인식 기술을 기반으로 한 혁신적인 결제 방식으로 현재 중국에서 급부상하고 있다. 향후 도입될 무인판매방식과 관련된 다양한 산업에서 얼굴인식 결제서비스를 도입할 가능성이 높다. 본 연구는 최근 얼굴인식 결제서비스를 이용한 경험이 있는 중국 소비자를 대상으로 지속이용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 설문지 조사를 사용하고 SPSS와 AMOS로 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 얼굴인식 결제서비스의 특징인 비접촉성/비강제성에 대한 소비자들의 태도가 좋을수록 지각된 유용성이 높게 나타났다. 둘째, 얼굴인식 결제서비스의 서비스에 대한 인식과 관련한 보안과 신속성 중 신속성이 사용용이성 인식에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 주관적 규범과 같은 사회적인 영향이 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자기표현 욕구 수준 또한 얼굴인식 결제서비스 이용의도를 높이는 것을 확인하였다. 이런 연구결과를 통해 혁신적 서비스의 디자인과 커뮤니케이션에 대한 시사점을 논의하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.231-234
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• 2011

Audiovisual-based human emotion recognition can be considered a good approach for multimodal humancomputer interaction. However, the optimal multimodal information fusion remains challenges. In order to overcome the limitations and bring robustness to the interface, we propose a framework of automatic human emotion recognition system from speech and face display. In this paper, we develop a new approach for fusing information in model-level based on the relationship between speech and face expression to detect automatic temporal segments and perform multimodal information fusion.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.203-207
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• 2001

In this Paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera, and then propose the method for recognizing the expression to be represented the structural correlation of man's feature Points(eyebrows, eye, nose, mouse) It is central technology that the Process of extract, separate and recognize correct data in the image. for representation is expressed by structural corelation of human's feature Points In the Proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Had separated complexion area using color-difference of color space by method that have separated background and human's face toughly to change such as external illumination in this paper. For this, we propose an algorithm to extract four feature Points from the face image acquired by the color CCD camera and find normalization face picture and some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector. Finally, we show the Practical application possibility of the proposed method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.814-817
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• 2002

High-dimensional data with two or more attributes are considered. A typical example of such data is face images of various individuals and expressions. In these cases, collecting a complete data set is often difficult since the number of combinations can be large. In the present study, we propose a method to interpolate data of missing combinations from other data. If this becomes possible, robust recognition of multiple attributes is expectable. The key of this subject is appropriate extraction of the similarity that the face images of same individual or same expression have. Bilinear model ［1］has been proposed as a solution of this subjcet. However, experiments on application of bilinear model to classification of face images resulted in low performance ［2］. In order to overcome the limit of bilinear model, in this research, a nonlinear model on a neural network is adopted and usefulness of this model is experimentally confirmed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.1029-1032
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• 1999

Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.