• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.146-149
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• 2009

실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.246-252
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• 2020

Facial recognition is a biometric technology that is used in various fields such as user authentication and identification of human characteristics. Face recognition applications are practically used in various fields, but very few applications have been developed to improve the factory work environment. We implemented applications that uses face recognition to identify a specific employee in a factory .work environment and provide customized information for each employee. Factory workers need documents describing the work in order to do their assigned work. Factory managers can use our application to register documents needed for each worker, and workers can view the documents assigned to them. Each worker is identified using face recognition, and by tracking the worker's face during work, it is possible to know that the worker is in the workplace. In addition, as a mobile app for workers is provided, workers can view the contents using a tablet, and we have defined a simple communication protocol to exchange information between our applications. We demonstrated the applications in a factory work environment and found several improvements were required for practical use. We expect these results can be used to improve factory work environments.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.201-209
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• 2009

In this paper, we deal with the performance evaluation method of user identification and user tracking for intelligent robots using face images. This paper shows general approaches for standard evaluation methods to improve intelligent robot systems as well as their algorithms. The evaluation methods proposed in this paper can be combined with the evaluation methods for detection algorithms of face region and facial components to measure the overall performance of face recognition in intelligent robots.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1247-1259
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• 2005

본 연구는 웹카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 동영상을 이용한 얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 검출 단계와 얼굴 분류 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 얼굴 검출 단계에서는 빠르고 강인한 객체 검출 성능을 가진 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분을 수행하여 데이타의 크기기 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한 다음에 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진 분류를 수행하여 얼굴 후보 영역을 검증하였다. 둘째, 얼굴 분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 SVM을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도에서도 높은 얼굴 검출율과 동영상에서 실시간 처리가 가능한 빠른 다중 얼굴 검출과 인식 성능을 보였다. 또한 팬-틸트 기능을 가진 웹카메라를 이용한 자동 추적형 얼굴 인식 시스템을 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시켰고, 얼굴 인식 시스템의 응용으로 무선 On/off 얼굴인식 도어락 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.53-62
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• 2011

본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-68
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• 2021

최근 유튜브와 같이 영상 콘텐츠를 보거나 제작하는 것에 관한 관심이 급증하고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호 기술이 없이 동영상을 제작하게 되면, 출연을 원하지 않는 사람들이 공개적으로 노출되어 개인 정보 보호권을 침해할 수 있습니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 얼굴을 식별하여 특정한 얼굴만 화면에 나오고 그 외에 다른 얼굴들은 Gaussian blur filter를 이용하여 흐리게 하여서 초상권을 보호하는 기술을 제안합니다. 이 논문의 핵심은 실시간 비디오에서 인물의 초상권을 보호하기 위한 주요 기술인 얼굴 식별 기술의 정확도를 높이기 위한 노력입니다. 본 논문은 얼굴 식별의 정확도를 높이기 위하여 추적 알고리즘을 사용하였으며 실시간 비디오에 적용하기 위하여 알고리즘을 변경하였습니다. 이 논문에서는 추적 알고리즘이 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 결과를 보여줍니다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권3호
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• pp.323-336
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• 2021

This study investigated the cognitive process of fashion design images through eye activity tracking. Differences in the cognitive process and gaze activity according to image elements were confirmed. The results of the study are as follows. First, a difference was found between groups in the gaze time for each section according to the model and design. Although model diversity is an important factor leading the interest of observers, the simplicity of the model was deemed more effective for observing the design. Second, the examination of the differences by segments regarding the gaze weight of the image area showed differences for each group. When a similar type of model is repeated, the proportion of face recognition decreases, and the proportion of design recognition time increases. Conversely, when the model diversity is high, the same amount of time is devoted to recognizing the model's face in all the processes. Additionally, there was a difference in the gaze activity in recognizing the same design according to the type of model. These results enabled the confirmation of the importance of the model as an image recognition factor in fashion design. In the fashion industry, it is important to find a cognitive factor that attracts and retains consumers' attention. If the design recognition effect is further maximized by finding service points to be utilized, the brand's sustainability is expected to be enhanced even in the rapidly changing fashion industry.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.50-63
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• 1995

In this paper, we propose a face recognition method using a neuro-fuzzy algorithm. In the preprocessing step, we extract the face part from the background image by tracking face boundaries. Then based on the a priori knowledge of human faces we extract the features such as widths of eyes and mouth, and distances from eye to nose and nose to mouth. In the recognition step. We use a neuro-fuzzy algorithm that employs a fuzzy membership function and modified error backpropagation algorithm. The former absorbs the variation of feature values and the latter shows good learning efficiency. Computer simulation results with 20 persons show that the proposed method gives higher recognition rate than the conventional ones.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.42-45
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• 2010

This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.