• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.138.3-138
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• 2001

Because face has non-rigid structure and is influenced by illumination, we need robust face detection algorithm with the variations of external environments (orientation of lighting and face, complex background, etc.). In this paper we develop a new face detection algorithm to achieve robustness. First we transform RGB color into other color space, in which we can reduce lighting effect much. Second, hierarchical image segmentation technique is used for dividing a image into homogeneous regions. This process uses not only color information, but also spatial information. One of them is used in segmentation by histogram analysis, the other is used in segmentation by grouping. And we can select face region among the homogeneous regions by using facial features.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.985-990
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• 2003

본 논문에서는 3차원 사람얼굴의 굴곡표면에 대하여 특징 값들을 추출하여 회전벡터를 이용하여 회전한 후 그들을 분석, 표현하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 정확하게 추출된 굴곡표면의 특징 값들은 3차원 사람얼굴을 세그멘테이션 하는데 적용되었다 사람얼굴의 표면은 메쉬(mesh)모델을 사용하여 파라메타를 계산, 추출하였으며, 추출된 특징 값들은 얼굴표면을 Gaussian과 Mean 곡면 분류표(classification)를 사용하여 임계 값을 사용하지 않고 3D 얼굴표면을 세그멘테이션 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.632-635
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• 2003

This paper describes a system fur tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.87-92
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• 2003

This paper describes a system for tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.871-876
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• 2006

본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1689-1694
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• 2005

Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.45-48
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• 2000

In this paper, we propose a region-based segmentation algorithm to extract human face area using a window function and neural networks. Furthermore, we apply the erosion and dilation to remove small error areas. By applying the window function, it is possible to reduce error. In particular, false segmentation of the eye and the lip can be considerably reduced. Experiments show promising results and it is expected that the Proposed method can be applied to video conference and still image compression.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.69-72
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• 2002

Human face detection has many applications such as face recognition, face or facial feature tracking, pose estimation, and expression recognition. We present a new method for automatically segmentation and face detection in color images. Skin color alone is usually not sufficient to detect face, so we combine the color segmentation and shape analysis. The algorithm consists of two stages. First, skin color regions are segmented based on the chrominance component of the input image. Then regions with elliptical shape are selected as face hypotheses. They are certificated to searching for the facial features in their interior, Experimental results demonstrate successful detection over a wide variety of facial variations in scale, rotation, pose, lighting conditions.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.243-248
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• 2014

본 논문에서는 사람 얼굴의 표정을 인식하기 위하여 판단 요소를 선정하고 판단 요소의 변화 상태를 파악하여 표정을 인식하는 방법을 제안한다. 판단 요소를 선정하기 위하여 이미지 영역 분할 방법을 사용하며, 판단 요소의 변화율을 이용하여 표정을 판단한다. 표정을 판단하기 위하여 90명의 표정을 데이터베이스화하여 비교하였고, 4개의 표정(웃음, 화남, 짜증, 슬픔)을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 실시하여 판단 요소 검출 성공률과 표정 인식률을 통해 검증한다.