• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.804-814
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• 2009

In this paper, a novel system for avatar motion controlling by tracking face is presented. The system is composed of three main parts: firstly, LCS (Local Cluster Searching) method based face feature detection algorithm, secondly, HMM based feature points recognition algorithm, and finally, avatar controlling and animation generation algorithm. In LCS method, face region can be divided into many small piece regions in horizontal and vertical direction. Then the method will judge each cross point that if it is an object point, edge point or the background point. The HMM method will distinguish the mouth, eyes, nose etc. from these feature points. Based on the detected facial feature points, the 3D avatar is controlled by two ways: avatar orientation and animation, the avatar orientation controlling information can be acquired by analyzing facial geometric information; avatar animation can be generated from the face feature points smoothly. And finally for evaluating performance of the developed system, we implement the system on Window XP OS, the results show that the system can have an excellent performance.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.267-272
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• 2007

본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.982-999
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• 2006

본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.89-94
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• 2016

본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.79-85
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• 2017

Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.

• 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 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.363-366
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• 2005

In this paper, for detecting human faces under variations of lighting condition and facial expression, distance ranking feature and detection algorithm based on the feature are proposed. Distance ranking is the intensity ranking of a distance transformed image. Based on statistically consistent edge information, distance ranking is robust to lighting condition change. The proposed detection algorithm is a matching algorithm based on FFT and a solution of discretization problem in the sliding window methods. In experiments, face detection results in the situation of varying lighting condition, complex background, facial expression change and partial occlusion of face are shown

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1089-1098
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• 2009

최근에 인간컴퓨터 상호작용 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력 장치를 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 대부분 연구들은 큰 모니터를 사용하는 컴퓨터 환경에서 시선 추적 시스템을 개발하였다. 최근 이동단말기의 사용 증대로 이동 중에 시선 추적에 의한 단말기 제어의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 이동형 컴퓨터 (Ultra-Mobile PC) 및 컴퓨터 내장 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 추적하고, 얼굴내의 특징점의 위치를 능동외관모델 (Active Appearance Model)을 기반으로 추적하는 연구를 수행하였다. 본 논문의 독창성은 기존 연구와는 달리 소형 화면을 가지는 이동 단말기에서 사용자의 시선 위치를 추적할 수 있는 방법을 제안한 점과 정밀한 얼굴 특징점 검출을 위하여 능동외관모델을 사용한 점이다. 또한 사용자의 초기 캘리브레이션시 얻어진 특징값을 기반으로, 입력 특징값들을 정규화 함으로써, Z거리에 따라 시선 위치 정확도가 영향을 받지 않는다는 점이다. 실험결과, 약 1.77도의 시선 오차를 발생하였으나, 추가적인 얼굴 움직임에 의한 마우스 움직임 기능으로 이러한 시선 오차는 더욱 줄일 수 있음을 알 수 있었다.