• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.617-624
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• 2004

본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.875-882
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• 2008

영상으로부터 사람의 귀를 검출하는 것은 생체 인식 분야에 있어서 매우 중요한 분야이다. 따라서 본 논문에서는 측면 얼굴 영상으로부터 귀를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 피부색을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 귀를 검출한다. 그리고 검출된 귀를 검증하기 위해 표준 템플릿을 이용하여 검출된 귀를 검증한다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 연구에 비해 60%의 처리 속도 향상과 92%의 검출 성공률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.31-37
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• 2015

Symmetry is easily found in animals and plants as well as in artificial structures. It is useful not only for human cognitive process but also for image understanding by computer. Application areas include face detection and recognition, indexing of image database, image segmentation and detection, and analysis of medical images. The method used in this paper extracts edges, and the perpendicular bisector of any pair of selected edge points is considered to be a candidate axis of symmetry. The coefficients of the perpendicular bisectors are accumulated in the coefficient space. Axis of symmetry is determined to be the line for which the histogram has maximum value. This method shows good results, but the usefulness of the method is restricted because the amount of computation increases proportional to the square of the number of edges. In this paper, an acceleration method is proposed which performs $2^{2n}$ times faster than the original one. Experiment on 20 test images shows that the proposed method using level-3 image segmentation performs 63.9 times faster than the original method.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.31-39
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• 2010

이미지를 사용하는 영상처리 시스템이나, 단순하게 특정 이미지를 보기를 원하는 일반 사용자에게 한 이미지 내에 특정 부분을 타 영역보다 높은 품질을 갖도록 한다면, 더 좋은 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 특히 모바일 환경에서는 화면의 크기가 작으므로 우선적으로 보여야 될 부분이 필요하게 되었다. JPEG2000에서는 이러한 기능을 지원하고 있다. 하지만 구체적인 영역 추출 과정이나 서비스 기능은 없지만, 추가로 기능을 넣을 수 있도록 제공하고 있는데, 이것을 ROI(Region-of-Interest) 기법이라 한다. 본 논문에서는 인물이 포함된 이미지를 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공하는 것이다. 하나의 이미지가 사용자에게 서비스되기 전에 압축되고 저장되어야 하는데, 얼굴 영역은 배경 영역 보다 더 좋은 품질로 압축되고 배경은 품질을 상대적으로 떨어뜨리는 것이다. 전송될 때도 얼굴 영역은 우선적으로 전송하여 사용자에게는 훨씬 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 또한 압축은 일반적인 방법으로 하고, 전송될 때 얼굴영역을 찾아 우선적으로 전송해도 된다. 얼굴영역 추출은 신경망 기반의 얼굴 검출 기법을 사용하고, 우선 처리는 JPEG2000의 EBCOT 기법을 사용한다. 실험은 여러 개의 얼굴이 포함된 이미지를 사용하며, 객관적인 평가와 주관적인 평가를 실시하며, 충분히 좋은 기법으로 증명되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2B호
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• pp.168-175
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• 2011

현대 사회에서 인간관계는 사회생활은 물론 개인의 성공여부를 판단하는 중요한 요소로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 시대적 변화에 대응하기 위해 상대방의 성격을 미리 예측하고 적절한 관계를 유지하기 위해 다양한 방법들이 이용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 면접 시스템 적용을 위해 20대 남성의 얼굴 영상에서 인중, 입 및 귀의 형태를 추출하여 5대 성격 유형별 특정과의 상관성 분석 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 안면 및 측면 영상을 수집하여 Visual C++을 통해 인중, 입, 귀의 영역을 추출하고 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태에 따른 결과값을 도출하여 5대 성격 유형별 집단과의 비교, 분석을 수행하였다. 결과적으로 5대 성격 유형에 따라 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태적 결과값을 통해 유의성을 도출하였다.

• Applied Microscopy
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• 제40권4호
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• pp.267-270
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• 2010

The skin is the largest organ of the integument system whose surface is closely related with many physiological and pathological conditions. Various methods are used to understand the structural and functional status of human skin. We would like to present usefulness of scanning electron microscopic (SEM) observation of skin replica and its significance of training module for a novice. The silicon replicas from several regions of the body (hand, finger, forearm, lip, and face) were casted by applying Exafine$^{(R)}$ mixture. The positive replicas were prepared by applying EPON 812 mixture on negative silicon replicas. Some of the negative silicon replicas were cut with a razor blade and surface profiles were observed. The negative and positive replicas were coated with platinum and were observed under the scanning electron microscope. We could investigate the detailed structures of the human skin surface without any physical damage to the subject. The positive replicas depicted real surface structure of the human skin vividly. The cross sectional view of the negative silicon replicas provided surface profile clearly. The scanning electron microscopic observation of the human skin replicas would be useful to study skin surface structures and to evaluate medical and esthetical applications.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2018

본 연구에서는 라즈베리파이에 부착된 카메라로 사람을 얼굴을 인식하는 영상처리기법을 활용하여 가정용 로봇을 제작하였다. 라즈베리파이에 부착된 카메라를 통해 실시간으로 영상을 입력받아서 사람의 얼굴을 인식하게 한 후 결과에 따라 스마트냉온풍기의 동작을 구분한다. 이는 로봇이 사람이 없는 곳에 냉온풍기를 동작하지 않고, 사람이 있는 곳에만 냉온풍 동작을 하게 함으로써 에너지 활용 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2370-2372
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• 1998

Recently we have developed an active stereo head-eye system with vergence, name it KIST HECter(Head-Eye System with Colored Stero Vision), based on the analysis of human's neck and eye motion at visual behavior. Our HECter is a five degree-of-freedom system composed of pan and tilt motion in neck part and independent vergence motion of binocular cameras and commonly shared elevation axis in eye part. And stereo vision Provides two color image, which are processed by powerful each TMS32080 vision board. The shape and size are designed to be almost same as human face. The ability to vergence has significant importance and gives many beneficial merits. On its mechanical implementation we adapt a non-parallelogram 4-bar linkage mechanism since it provides high accuracy in transfering motion and enables compact and flexible design.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.105-113
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• 2018

본 논문에서는 사람 얼굴의 눈, 코, 입을 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최근 대부분의 이미지 분류는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한다. 그러나 CNN으로 추출한 특징은 충분하지 않아 분류 효과가 낮은 경우가 있다. 분류 효과를 더 높이기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 Haar 특징추출 알고리즘을 사용하여 얼굴의 눈, 코, 입 데이터?을 구성한다. 두번째는 CNN 구조 중 하나인 AlexNet을 사용하여 이미지의 CNN 특징을 추출한다. 마지막으로 Haar 특징 추출 뒤에 합성(Convolution) 연산을 수행하여 Haar-CNN 특징을 추출한다. 그 후 CNN 특징과 Haar-CNN을 혼합하여 Softmax를 이용해 분류한다. 혼합한 특징을 사용한 인식률은 기존의 CNN 특징 보다 약 4% 향상되었다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 증명하였다.