• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2000-2003
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• 2003

This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm for robust face recognition. Given a 3D input image, we automatically extract several important 3D facial feature points based on the facial geometry. To estimate 3D head pose accurately, we propose an Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the initial 3D head pose of an input image using Singular Value Decomposition (SVD) method, and then perform a Pose refinement procedure in the normalized face space to compensate for the error for each axis. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately, therefore suitable for 3D face recognition.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.38-43
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• 2016

스마트 환경 구축이 보편화됨에 따라 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-컴퓨터 상호작용에서 사람의 얼굴과 시선 방향을 안다는 것은 그 사람의 의도나 관심의 대상을 파악하는데 중요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 신체 구조를 이해하는데도 하나의 기준이 될 수 있으므로 중요한 연구 테마이다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 얼굴 방향을 미리 정해놓은 각도로 분류하는 방법을 제안한다. 먼저 영상은 전처리를 거친 뒤 회전정보를 얻기 위하여 평균 정면 얼굴과의 차영상을 이용하여 회전정보를 추출한다. 캐니에지 검출법을 이용하여 얼굴의 특징을 검출하고 이를 이용하여 에지 영상을 구한 뒤, 이 영상에 대해 가로 세로축 각각에 대해 픽셀 수를 누적하여 히스토그램을 작성한다. 누적히스토그램을 특징으로 랜덤 포레스트를 생성하였으며, 랜덤 포레스트의 학습과 테스트에는 CAS-PEAL-R1 데이터를 사용하여 80.6%의 인식률을 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.11-14
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• 2000

In this paper, we propose a fast and practical head pose estimation scheme fur eye-head controlled human computer interface with non-constrained background. The method we propose uses complete graph matching from thresholded images and the two blocks showing the greatest similarity are selected as eyes, we also locate mouth and nostrils in turn using the eye location information and size information. The average computing time of the image(360*240) is within 0.2(sec) and we employ template matching method using angles between facial features for head pose estimation. It has been tested on several sequential facial images with different illuminating conditions and varied head poses, It returned quite a satisfactory performance in both speed and accuracy.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.211-212
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• 2007

Pose-variation factors present a significant problem in 2D face recognition. To solve this problem, there are various approaches for a 3D face acquisition system which was able to generate multi-view images. However, this created another pose estimation problem in terms of normalizing the 3D face data. This paper presents a 3D head pose-normalization method using 2D and 3D interaction. The proposed method uses 2D information with the AAM(Active Appearance Model) and 3D information with a 3D normal vector. In order to verify the performance of the proposed method, we designed an experiment using 2.5D face recognition. Experimental results showed that the proposed method is robust against pose variation.

• 로봇학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.171-177
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• 2015

A telerobot offers a more engaging and enjoyable interaction with people at a distance by communicating via audio, video, expressive gestures, body pose and proxemics. To provide its potential benefits at a reasonable cost, this paper presents a telepresence robot system for video communication which can deliver speaker's head motion through its display stanchion. Head gestures such as nodding and head-shaking can give crucial information during conversation. We also can assume a speaker's eye-gaze, which is known as one of the key non-verbal signals for interaction, from his/her head pose. In order to develop an efficient head tracking method, a 3D cylinder-like head model is employed and the Harris corner detector is combined with the Lucas-Kanade optical flow that is known to be suitable for extracting 3D motion information of the model. Especially, a skin color-based face detection algorithm is proposed to achieve robust performance upon variant directions while maintaining reasonable computational cost. The performance of the proposed head tracking algorithm is verified through the experiments using BU's standard data sets. A design of robot platform is also described as well as the design of supporting systems such as video transmission and robot control interfaces.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.177-179
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• 2021

본 논문은 실내 공간에서 상호작용 로봇이 사용자의 시선이 응시하는 목표지점의 위치정보를 추정하는 방법을 제안한다. 저가의 웹캠으로부터 RGB 영상을 추출하고, 얼굴검출(Openface)모듈로부터 사용자의 헤드포즈 정보를 획득한 후 기하학적 연산을 적용하여 3차원 공간 내 사용자의 응시방향을 추정하게 된다. 추정된 응시방향과 테이블 상의 평면과의 상관관계를 통하여 최종적으로 사용자가 응시하는 목표 지점의 좌표를 추정하게 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.105-109
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• 2021

본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 방법을 데이터 세트로 평가하고 성능을 평가한다. 그런 다음 네트워크의 특징과 성능을 분석하겠습니다. 본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 학습방법을 사용하여 300W-LP 데이터 학습을 수행했으며 AFLW2000 데이터 세트를 사용하여 평가를 평가했다. 결과는 이 성능 결과는 기존 랜드마크 대 포즈 방법보다 자유롭게 얼굴 이미지의 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있으므로 실제 상황에서 포즈를 정확하게 예측할 수 있다. 키포인트 세트의 최적화는 독립적이지 않기 때문에, 우리는 계산 시간을 줄일 방법을 확인했다. 이 방법은 Boosted 3-D PCA 성능을 향상시키거나 다양한 애플리케이션 도메인에 적용하는 데 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상한다

• 로봇학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.262-269
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• 2010

This paper presents a probabilistic head tracking method, mainly applicable to face recognition and human robot interaction, which can robustly track human head against various variations such as pose/scale change, illumination change, and background clutters. Compared to conventional particle filter based approaches, the proposed method can effectively track a human head by regularizing the sample space and sequentially weighting multiple visual cues, in the prediction and observation stages, respectively. Experimental results show the robustness of the proposed method, and it is worthy to be mentioned that some proposed probabilistic framework could be easily applied to other object tracking problems.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.25-33
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-156
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• 2024

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.