• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.57-60
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• 2002

Facial features are often used for human computer interface(HCI). This paper proposes a method to detect facial features using color and facial geometry information. Face region is first extracted by using color information, and then the pupils are detected by applying a separability filter and facial geometry constraints. Mouth is also extracted from Cr(coded red) component. Experimental results shows that the proposed detection method is robust to a wide range of facial variation in position, scale, color and gaze.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.50-57
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• 2005

We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.

• 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

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2373-2378
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• 2005

An emotion detection algorithm using frontal facial image is presented in this paper. The algorithm is composed of three main stages: image processing stage and facial feature extraction stage, and emotion detection stage. In image processing stage, the face region and facial component is extracted by using fuzzy color filter, virtual face model, and histogram analysis method. The features for emotion detection are extracted from facial component in facial feature extraction stage. In emotion detection stage, the fuzzy classifier is adopted to recognize emotion from extracted features. It is shown by experiment results that the proposed algorithm can detect emotion well.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.373-376
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• 2013

Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.11-20
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• 2024

While artificial neural networks are adept at identifying patterns, they can struggle to distinguish between actual correlations and false associations between extracted facial features and criminal behavior within the training data. These associations may not indicate causal connections. Socioeconomic factors, ethnicity, or even chance occurrences in the data can influence both facial features and criminal activity. Consequently, the artificial neural network might identify linked features without understanding the underlying cause. This raises concerns about incorrect linkages and potential misclassification of individuals based on features unrelated to criminal tendencies. To address this challenge, we propose a novel region-based training approach for artificial neural networks focused on criminal propensity detection. Instead of solely relying on overall facial recognition, the network would systematically analyze each facial feature in isolation. This fine-grained approach would enable the network to identify which specific features hold the strongest correlations with criminal activity within the training data. By focusing on these key features, the network can be optimized for more accurate and reliable criminal propensity prediction. This study examines the effectiveness of various algorithms for criminal propensity classification. We evaluate YOLO versions YOLOv5 and YOLOv8 alongside VGG-16. Our findings indicate that YOLO achieved the highest accuracy 0.93 in classifying criminal and non-criminal facial features. While these results are promising, we acknowledge the need for further research on bias and misclassification in criminal justice applications

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.53-60
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• 2009

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.