In this paper, we proposed and developed a fast and efficient real time face detection and recognition which can be run on embedded system instead of high performance desktop. In the face detection process, we detect a face by finding eye part which is one of the most salient facial features after applying various image processing methods, then in the face recognition, we finally recognize the face by comparing the current face with the prepared face database using a template matching algorithm. Also we optimized the algorithm in our system to be successfully used in the embedded system, and performed the face detection and recognition experiments on the embedded board to verify the performance. The developed method can be applied to automatic door, mobile computing environment and various robot.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.269-272
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2001
본 논문에서는 보안시스템에 적용할 수 있는 일괄인식 알고리즘을 세안하였다. 얼굴인식을 위해 기존에는 얼굴특징의 거리와 각도를 이용한데 반해, 제안한 방법에서는 명암영상을 직접적인 입력으로 사용하였고, 원영상과 입력영상의 두 염색체를 비교하여 적응도가 가장 좋은 개체를 선택하는 유전자 알고리즘을 사용하였고, 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다.
This paper proposes a new detection method of human faces in grey scale images with cluttered background using a facial template and elliptical structure of the human head. Face detection technique can be applied in many areas of image processing such as face recognition, composition and computer graphics, etc. Until now, many researches about face detection have been done, and applications in more complicated conditions are increasing. The existing technique proposed by Sirohey shows relatively good performance in image with cluttered background, but can apply only to image with one face and needs much computation time. The proposed method is designed to reduce complexity and be applied even in the image with several faces by introducing template matching as preprocess. The results show that the proposed method produces more correct detection rate and needs less computation time than the existing one.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.
This paper proposes a novel human-computer interaction system for the disabled using recognition of face direction. Face direction is recognized by comparing positions of center of gravity between face region and facial features such as eyes and eyebrows. The face region is first selected by using color information, and then the facial features are extracted by applying a separation filter to the face region. The process speed for recognition of face direction is 6.57frame/sec with a success rate of 92.9% without any special hardware for image processing. We implement human-computer interaction system using screen menu, and show a validity of the proposed method from experimental results.
Human face detection plays an important role in variable applications. A face detection method based on skin-color information and facial feature in color images is proposed in this paper. First, the RGB color space is transformed to YCbCr space and only the skin region is extracted with the skin color information. And then, the candidate where face is likely to exist is selected after labeling processing. Finally, we detect facial features in face candidate. The experimental results show that the method proposed here is effective.
본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 빠르고 정확한 추출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 추출 및 추적의 두 단계로 구성된다. 먼저 신경회로망 기반의 영역 병합 기법을 이용하여 입력 영상으로부터 다중 마크를 분리한다. 그 다음, 신경회로망 기반의 추적 알고리즘을 사용하여 각각의 프레임에서 추출된 다중 마크들을 추적한다. 실험의 결과는 추출단계에서는 노이즈를 제거하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 또한 낮은 프레임율에서도 성능이 좋은 추적 결과를 얻을 수 있었다.
Over the last few years computer based image processing has become more prominent in forensic science. The image quality from many CCTV systems is too poor for facial recognition. but there are other human characteristics which allow us to recognize individuals from a distance. one of these parameters is a human's height. In this paper, we propose useful height measurement method by auto Position, size adjustment which uses image superimposition and edge detection regardless of lens distortion and not uses conventional photogrammetry calibration methods.
이동기기를 기반으로 하는 기술이 급격히 발달함에 따라 일반 컴퓨팅 환경의 그래픽이나 영상처리 기술들을 활용한 모바일 컨텐츠 개발이 증가하고 있다. 본 논문에서는 상호 연동성을 지원하는 국내 표준 무선인터넷 플랫폼인 WIPI를 기반으로 하여 영상처리와 얼굴인식 기술을 응용한 얼굴탐지 및 인식 지원 미들웨어를 설계하였다. 생성된 얼굴인식 미들웨어는 휴대폰 카메라를 이용한 인식보안 및 다양한 컨텐츠로 활용될 수 있도록 객체지향 개념을 도입해 각각의 미들웨어가 얼굴인식 미들웨어를 공유할 수 있다. 이는 컨텐츠 설계에 있어 주요 프로세스를 분리함으로써 컨텐츠의 개발 기간 및 비용을 단축시킬 수 있으며, 컨텐츠 보호 및 타 기업과의 기술이전에 적용될 수 있다. 얼굴인식 미들웨어는 서비스에 따라 얼굴탐지 모듈과 얼굴인식 모듈로 구성되며, WIPI 플랫폼 상에서의 얼굴인식 미들웨어 응용 컨텐츠 설계 방법에 대하여 제시한다.
Recently, generative adversarial networks (GANs) is a field of research that has rapidly emerged wherein many studies conducted shows overwhelming results. Initially, this was at the level of imitating the training dataset. However, the GAN is currently useful in many fields, such as transformation of data categories, restoration of erased parts of images, copying facial expressions of humans, and creation of artworks depicting a dead painter's style. Although many outstanding research achievements have been attracting attention recently, GANs have encountered many challenges. First, they require a large memory facility for research. Second, there are still technical limitations in processing high-resolution images over 4K. Third, many GAN learning methods have a problem of instability in the training stage. However, recent research results show images that are difficult to distinguish whether they are real or fake, even with the naked eye, and the resolution of 4K and above is being developed. With the increase in image quality and resolution, many applications in the field of design and image and video editing are now available, including those that draw a photorealistic image as a simple sketch or easily modify unnecessary parts of an image or a video. In this paper, we discuss how GANs started, including the base architecture and latest technologies of GANs used in high-resolution, high-quality image creation, image and video editing, style translation, content transfer, and technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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