• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1-9
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• 2020

본 논문에서는 머리카락과 모자 영역의 마스크 정보를 활용하여 더 자연스러운 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)을 수행하는 모델을 제안한다. 최신 얼굴 속성 편집 연구인 STGAN은 다중 얼굴 속성을 자연스럽게 편집하는 성과를 보였다. 그러나 머리카락과 관련된 속성을 편집할 때 부자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 기존 모델에서 부족했던 얼굴 영역의 정보를 모델에 추가로 반영하는 것이다. 이를 위해 세 가지 아이디어를 적용한다. 첫째로 마스크를 통해 머리카락 면적 속성을 추가하여 머리카락 정보를 보완한다. 둘째로 순환 일관성 손실(cycle consistency loss)을 추가하여 영상의 불필요한 변화를 억제한다. 셋째로 모자 분할 신경망을 추가하여 모자 영역 왜곡을 방지한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 방법 적용 여부에 따른 유효성을 평가 및 분석한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 머리카락 및 얼굴 영역을 더 자연스럽게 생성하고, 모자 영역의 왜곡을 성공적으로 방지했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.40-50
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• 2012

Face recognition is a biometric technology used to identify individuals based on facial feature information. Previous studies of face recognition used features including the eye, mouth and nose; however, there have been few studies on the effects of using other facial components, such as the eyebrows and chin, on recognition performance. We measured the recognition accuracy affected by these facial components, and compared the differences between computer-based and human-based facial recognition methods. This research is novel in the following four ways compared to previous works. First, we measured the effect of components such as the eyebrows and chin. And the accuracy of computer-based face recognition was compared to human-based face recognition according to facial components. Second, for computer-based recognition, facial components were automatically detected using the Adaboost algorithm and active appearance model (AAM), and user authentication was achieved with the face recognition algorithm based on principal component analysis (PCA). Third, we experimentally proved that the number of facial features (when including eyebrows, eye, nose, mouth, and chin) had a greater impact on the accuracy of human-based face recognition, but consistent inclusion of some feature such as chin area had more influence on the accuracy of computer-based face recognition because a computer uses the pixel values of facial images in classifying faces. Fourth, we experimentally proved that the eyebrow feature enhanced the accuracy of computer-based face recognition. However, the problem of occlusion by hair should be solved in order to use the eyebrow feature for face recognition.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.570-579
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• 2005

표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.395-402
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• 2009

본 연구는 표정 인식률을 개선하기 위한, 강도가 다른 표정을 인식하는 새로운 표정 인식 방법을 제안한다. 사람마다 다르게 나타나는 표정과 표정마다 다른 강도는 표정 인식률 저하에 지대한 영향을 미친다. 하지만 얼굴 표정의 다양한 강도를 처리하는 방법은 많이 제시되지 않고 있다. 본 연구에서는 표정 템플릿과 표정 강도 분포모델을 이용하여 다양한 얼굴 표정 강도를 인식하는 방법을 제시한다. 표정 템플릿과 표정강도 분포모델은 얼굴의 특징 부위에 표시한 관심 점과 얼굴 특징 부위간의 움직임이 다른 표정과 강도에 따라 어떻게 달라지는지 설명하여 표정 인식률 개선에 기여한다. 제안 방법은 정지 이미지뿐만 아니라 비디오시퀀스에서도 빠른 측정 과정을 통해 다양한 강도의 표정을 인식할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 연구가 특히 약한 강도의 표정에 대해 타 방법보다 높은 인식 결과를 보여 제안 방법이 다양한 강도의 표정 인식에 강건함을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권6호
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• pp.281-288
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• 2010

본 논문에서는 3차원 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 고화질의 3차원 얼굴 모델과 모핑 애니메이션을 생성하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 얼굴 특징점 입력 도구, 얼굴 텍스처매핑 인터페이스, 3차원 얼굴 모핑 인터페이스로 구성되어 있다. 얼굴 특징점 입력 도구는 3차원 텍스처매핑과 모핑 애니메이션을 위한 보조 도구로서 얼굴의 특징점을 입력하여 텍스처매핑과 임의의 두 얼굴간의 모핑 영역을 정할 때 사용된다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 얼굴의 기하 데이터에 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑한다. 3D 얼굴모핑은 얼굴 특징점 입력 도구로부터 얻은 특징점을 중심으로 얼굴 영역을 분류하여 임의의 두 얼굴 간의 영역간 매핑을 실현한다. 본 시스템은 사용자가 별도의 프로그래밍 작업 없이 대화형 인터페이스에서 3D 스캐너에서 획득한 얼굴 메쉬 데이터를 이용하여 사진 이미지로 텍스처 매핑을 실행하여 사실적인 3D 얼굴 모델을 얻을 수 있고, 임의의 서로 다른 얼굴 모델들간의 모핑 애니메이션을 쉽게 실현할 수가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.251-260
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• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.827-833
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• 2000

본 논문에서는 인간의 중요한 감정표현 수단인 얼굴표정을 분석하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법에서는 기준얼굴과 그의 혼합 비율의 관점에서 얼굴표정을 분석한다. 기준얼굴은 인간의 대표적인 얼굴표정인 놀람, 두려움, 분노, 혐오, 행복, 슬픔, 그리고 무표정으로 설정하였다. 얼굴 모델의 생성을 위해 일반 얼굴 모델이 얼굴영상으로 정합하는 방법을 사용하였다. 기준얼굴의 혼합 비율을 구하기 위해 유전자 알고리즘과 Simulated Annealing 방법을 사용하였고 탐색된 얼굴표정 정보를 이용한 얼굴표정 생성 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.

• 사상체질의학회지
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• 제36권2호
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• pp.39-48
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• 2024

Objectives The aim was to develop a method for detecting Sasang constitution based on the ratio of facial landmarks and provide an objective and reliable tool for Sasang constitution classification. Methods Facial images, KS-15 scores, and certainty scores were collected from subjects identified by Korean Medicine Data Center. Facial ratio landmarks were detected, yielding 2279 facial ratio features. Tree-based models were trained to classify Sasang constitution, and Shapley Additive Explanations (SHAP) analysis was employed to identify important facial features. Additionally, Body Mass Index (BMI) and personality questionnaire were incorporated as supplementary information to enhance model performance. Results Using the Tree-based models, the accuracy for classifying Taeeum, Soeum, and Soyang constitutions was 81.90%, 90.49%, and 81.90% respectively. SHAP analysis revealed important facial features, while the inclusion of BMI and personality questionnaire improved model performance. This demonstrates that facial ratio-based Sasang constitution analysis yields effective and accurate classification results. Conclusions Facial ratio-based Sasang constitution analysis provides rapid and objective results compared to traditional methods. This approach holds promise for enhancing personalized medicine in Korean traditional medicine.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.126-132
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• 2000

This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.367-375
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• 2019

Hemifacial spasm (HFS) is due to the vascular compression of the facial nerve at its root exit zone (REZ). Microvascular decompression (MVD) of the facial nerve near the REZ is an effective treatment for HFS. In MVD for HFS, intraoperative neurophysiological monitoring (INM) has two purposes. The first purpose is to prevent injury to neural structures such as the vestibulocochlear nerve and facial nerve during MVD surgery, which is possible through INM of brainstem auditory evoked potential and facial nerve electromyography (EMG). The second purpose is the unique feature of MVD for HFS, which is to assess and optimize the effectiveness of the vascular decompression. The purpose is achieved mainly through monitoring of abnormal facial nerve EMG that is called as lateral spread response (LSR) and is also partially possible through Z-L response, facial F-wave, and facial motor evoked potentials. Based on the information regarding INM mentioned above, MVD for HFS can be considered as a more safe and effective treatment.