• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.773-780
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• 2009

본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권1호
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• pp.15-22
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• 2019

There are many ways to perform face recognition. The first step of face recognition is the face detection step. If the face is not found in the first step, the face recognition fails. Face detection research has many difficulties because it can be varied according to face size change, left and right rotation and up and down rotation, side face and front face, facial expression, and light condition. In this study, facial features are extracted and the extracted features are geometrically reconstructed in order to improve face recognition rate in extracted face region. Also, it is aimed to adjust face angle using reconstructed facial feature vector, and to improve recognition rate for each face angle. In the recognition attempt using the result after the geometric reconstruction, both the up and down and the left and right facial angles have improved recognition performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.594-600
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• 2003

In this paper, we propose a detection method for facial features in color images with various backgrounds and face poses. To begin with, the proposed method extracts face candidacy region from images with various backgrounds, which have skin-tone color and complex objects, via the color and edge information of face. And then, by using the elliptical shape property of face, we correct a rotation, scale, and tilt of face region caused by various poses of head. Finally, we verify the face using features of face and detect facial features. In our experimental results, it is shown that accuracy of detection is high and the proposed method can be used in pose-invariant face recognition system effectively

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.575-578
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• 1999

The principal features of a face are as follows : skin-tone, symmetry, and requisites such as shape of ellipse, eyes, nose, mouth. Also, faces have different size, various shape and position. In case of application of face recognition and detection without preprocessing, efficiency of the performance is decreased. In addition, face itself, complex background, image quality, etc. are included. Therefore, previous face recognition methods are implemented on the base of specific constraints of the face image. In this paper, we propose the efficient and automatic face detection algorithm for minimizing influence such as complex background, image quality, etc. This face detection technique consists of skin-tone, candidate face region and face region extractions.

• International Journal of Contents
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• 제9권3호
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• pp.9-14
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• 2013

In this paper, we will examine single face tracking algorithms with scaling function in a mobile device. Face detection and tracking either in PC or mobile device with scaling function is an unsolved problem. Standard single face tracking method with particle filter has a problem in tracking the objects where the object can move closer or farther from the camera. Therefore, we create an algorithm which can work in a mobile device and perform a scaling function. The key idea of our proposed method is to extract the average of skin color in face detection, then we compare the skin color distribution between the detected face and the tracking face. This method works well if the face position is located in front of the camera. However, this method will not work if the camera moves closer from the initial point of detection. Apart from our weakness of algorithm, we can improve the accuracy of tracking.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.592-595
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• 2009

In this paper, we propose a face detection technique for still pictures which sequentially uses a skin-color model and a support vector machine (SVM). SVM is a learning algorithm for solving the classification problem. Some studies on face detection have reported superior results of SVM over neural networks. The SVM method searches for a face in a picture while changing the size of the window. The detection accuracy and the processing time of SVM vary largely depending on the complexity of the background of the picture or the size of the face. Therefore, we apply a face candidate area detection method using a skin-color model as a preprocessing technique. We compared the method using SVM alone with that of the proposed method in respect to face detection accuracy and processing time. As a result, the proposed method showed improved processing time while maintaining a high recognition rate.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2547-2554
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• 2009

본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1057-1068
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• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.983-991
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• 2005

드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.199-205
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• 2005

본 논문에서는 영상내의 얼굴과 헤어의 컬러와 기하학적 특징을 이용하는 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 컬러 특성을 이용하여 얼굴과 헤어의 후보영역을 검출 한 후, 이 영역들의 조도에 대한 편차를 이용하여 배경 영역을 제거한다. 그리고 얼굴과 헤어가 인접하는 기하학적 특징을 이용하여 여러 후보영역 중 실제 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘 성능은 실험 영상에 대한 얼굴의 검출률 실험을 통하여 평가 되었으며, 실험결과 높은 검출률을 보였다.