• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권5호
• /
• pp.175-182
• /
• 2010

본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제38권6호
• /
• pp.70-81
• /
• 2001

본 논문에서는 한 개의 카메라와 한 대의 환등기(LCD 환등기 혹은 슬라이드 환등기)를 이용하여 2차원 얼굴 영상으로부터 3차원 얼굴 형상을 모델링하는 방법을 제안한다. 환등기를 이용하여 사람 얼굴에 라이트 빔을 투영하고 이를 조금씩 이동시키며 영상을 획득한 뒤 각 2차원 영상의 지역적 정보와 영상들 사이의 시간적 정보를 함께 이용하여 3차원 형상을 복원하는 방법을 채택하였다. 제안된 방법에서는 특정이 서로 다른 영역들의 효과적인 3차원 좌표 모델링을 위해 영상을 그림자 부분 얼굴 부분 그리고 머리카락 부분으로 나누어 처리하는 지역 분할(region segmentation) 기법을 도입하였고, 2차원 얼굴 영상 획득 시간을 줄이고 고속 3차원 스캔을 위하여 한 영상 안에 다수의 라이트 빔(multiple light beams)을 이용하였다. 또 한 라이트 빔의 경계를 정확하게 검출하기 위하여 라이트 빔 캘리브레이션(light beam calibration) 기법을 제안하여 사용하였다. 실험 결과 제안한 방법을 통해서 머리카락 부분을 포함한 전체 얼굴 영역에서 향상된 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권1호
• /
• pp.141-156
• /
• 2013

In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.383-391
• /
• 2017

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.160-171
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경, 심한 조명 변화 등의 다양한 환경 변화에서도 얼굴을 정확히 검출하기 위하여 영역 분할을 이용한 얼굴 검출을 제안한다. 입력된 영상에서 배경요소들로, 인한 검출 오류를 줄이기 위하여 JSEG 방법을 사용하여 영상을 영역 단위로 분할한다. 분할된 각 영역에서 사전 정의된 피부색에 해당되는 픽셀들을 추출한다. 각 영역에서 추출된 픽셀들의 비율을 이용하여 얼굴 후보 영역을 결정한다. 그리고 결정된 얼굴 후보 영역에서 얼굴요소에 해당되는 눈과 눈썹이 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 다양한 제약 조건을 지닌 영상들에 대하여 얼굴을 검출해본 결과, 배경이 복잡한 영상, 조명 변화가 심한 영상, 얼굴 크기가 다양한 영상, 얼굴이 다수 존재하는 영상들에서 좋은 검출 결과를 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2004

본 논문에서는 색열화와 부분 은폐에 강인한 특성을 갖는 ID얼굴(identificable face: 신원확인가능 얼굴) 검지방법을 제안한다. 이 방법은 후보영역 분할, 후보창 추출, 은폐여부 판단의 세 단계로 구성된다. 후보영역 분할에서는 입력영상으로부터 피부색영역과 색열화된 얼굴구성요소(눈, 코, 입 영역)를 함께 찾아 E얼굴 후보영역을 분할한다. 후보창 추출에서는 후보영역내의 얼굴일 가능성이 있는 후보창들을 추출한다. 은폐여부 판단에서는 고유얼굴(eigenface)기법을 이용하여 고유얼굴들과 유사도가 가장 큰 후보창 하나가 결정되고, 이 후보창의 각 얼굴구성요소의 은폐되었는지 아닌지가 유사한 방법으로 결정된다. 실험결과, 제안한 검지방법은 색이 심하게 열화된 얼굴들과 은폐된 얼굴들을 포함하고 있는 얼굴 DB에서 색열화와 은폐를 고려하지 않은 얼굴검지방법에 비해 ID얼굴 검지율이 약 $11.4\%$ 향상됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
• /
• pp.173-176
• /
• 2002

This paper describes an implementation of fast face detection algorithm. This algorithm can robustly detect human faces with unknown sizes and positions in complex backgrounds. This paper provides a powerful face detection algorithm using skin color segmenting. Skin Color is modeled by a Gaussian distribution in the HSI color space among different persons within the same race, Oriental. The main feature of the Algorithm is achieved face detection robust to illumination changes and a simple adaptive thresholding technique for skin color segmentation is employed to achieve robust face detection.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.619-628
• /
• 2022

얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권4호
• /
• pp.385-391
• /
• 2021

3D modeling of the human body is an integral part of computer graphics. Among them, several studies have been conducted on hair modeling, but there are generally few studies that effectively implement hair and face modeling simultaneously. This study has the originality of providing users with customized face modeling and hair modeling that is different from previous studies. For realistic hair styling, We design and realize hair segmentation using FCN, and we select the most appropriate model through comparing PSPNet, DeepLab V3+, and MobileNet. In this study, we use the open dataset named Figaro1k. Through the analysis of iteration and epoch parameters, we reach the optimized values of them. In addition, we experiment external parameters about the location of the camera, the color of the lighting, and the presence or absence of accessories. And the environmental analysis factors of the avatar maker were set and solutions to problems derived during the analysis process were presented.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.56-63
• /
• 2008

얼굴 인식률 향상을 위해서는 전처리 단계에서의 영상 보정이 매우 중요하며, 특히 배경 잡음 제거는 얼굴 인식의 정확도에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위하여 전처리 단계에서 타원 모델을 이용하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 사람의 얼굴 윤곽은 타원의 형태를 나타내기 때문에 얼굴 영상에서 타원 모델을 이용할 경우 얼굴 영역을 용이하게 검출할 수 있다. ETRI, ORL, 및 XM2VTS 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 분석을 통하여 제안된 방법이 얼굴 인식 성능을 뚜렷하게 개선시켰음을 알 수 있었다.