• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권5호
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• pp.505-509
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• 2011

This paper attempts to classify known facial expressions and to establish the correlations between two regions (eye + eyebrows and mouth) in identifying the six prototypic expressions. Covariance is used to describe region texture that captures facial features for classification. The texture captured exhibit the pattern observed during the execution of particular expressions. Feature matching is done by simple distance measure between the probe and the modeled representations of eye and mouth components. We target JAFFE database in this experiment to validate our claim. A high classification rate is observed from the mouth component and the correlation between the two (eye and mouth) components. Eye component exhibits a lower classification rate if used independently.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권5호
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• pp.50-58
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• 1998

We propose an efficient face recognition system for controllinng the access to the restricted zone using both the face region detectors based on facial symmetry and the extended self-organizing maps (ESOM) which have sensory synapses and descriptive synapses. Based on the visual cues of the facial symmetry, we apply horizontal and vertical projections on elliptic regions detected by GHT(generalized hough transform) to identify all the face regions from the complex background.And we propose an ESOM which can exploit principal components and imitate an elastic similarity matching, to authenticate faces of the enlisted member. In order to cope with changes of facial experession or glasses wearing, etc, the facial descriptions of each member at the time of authentication are simultaneously updated on the discriptive synapses online using the incremental learning of the proposed ESOM. Experimental results prove the feasibility of our approach.

• 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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• 제3권1호
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• pp.23-33
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경으로부터 자연스런 상태로 촬영된 얼굴들을 검출하는 알고리듬에 대해 기술한다. 이 방법은 얼굴영역이 적당한 크기의 블록내에서는 비교적 비슷한 밝기는 지닌다는 점에 착안하였다. 이 사실을 근거로, 먼저 영상을 계층적으로 블록화하고, 블록들의 밝기가 서로 비슷한 영역을 신속히 얼굴후보로 선택하여, 후보영역내에서 구체적인 얼굴특징을 찾는 단계적 처리방법을 도입하였다. 후보영역내의 구체적인 특징추출을 위해서 어둡고 좁은 영역을 강조하는 국소 휘도치 변환법을 사용하였으며 최종 판단을 위해서는 얼굴의 각 기관이 갖는 삼각형의 배치구조를 제약으로 사용하였다. 매우 간단한 방법으로 얼굴영역을 처리하였기 때문에 특징점들을 추출할 때 생기는 파라메터 설정문제를 피할수 있고 그 결과 파라메터값에 크게 의존하지 않는 안정된 시스템 구현이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.47-55
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• 2010

본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.104-114
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• 1999

본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제38권6호
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• pp.761-764
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• 2011

Purpose: Pediatric facial laceration takes a huge part of patients visiting emergency room and generates social attention for its proper emergency care. So much more attention should be paid to the proper treatment at emergency care unit, and furthermore, thorough survey of background information of the pediatric facial laceration may offer more proper prevention. Methods: According to annual reports of 2009 and 2010, out of 5149 facial laceration patients who were given primary medical care at our clinic, 1452 patients were aged under 15 years old. Retrospective analysis of each pediatric facial lacerations were evaluated according to gender, age, periodic table, cause of injury, place of injury, sites of injury and so on. Results: Pediatric facial laceration was found to occur mostly at 1 year old as they learn to walk and explore their environment. Evaluated analysis revealed that pediatric facial accidents occurred mostly on forehead region (75%), on Sundays, from 5 p.m. to 8 p.m., at home (61.5%). Most common cause of injury was collision (54.5%). Conclusion: In large group of pediatric facial laceration cases provided us with an surprising fact that accidents most commonly occur under parental supervision. This fact gives an actual understanding regarding pediatric facial laceration and more realistic approach in its prevention strategy.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.853-862
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• 2002

얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.