본 논문에서는 3차원 얼굴 영상데이터의 저작권보호를 위한 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저 3차원 얼굴 영상을 웨이브렛변환을 수행하여 주파수영역으로 변환하고, 변환된 주파수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이때 워터마크를 삽입할 때 3차원 얼굴 영상의 특징을 고려하여 삽입할 대역을 결정하며 또한 인간시각시스템의 특성을 고려하여 비가시적으로 워터마크를 삽입하였다. 제안된 방법은 비가시적인 방법이며 또한 워터마크를 검출할 때 원 영상이 사용되지 않는 blind워터마킹 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 3차원 얼굴 영상에 적용한 결과 JPEG, 영상개선, cropping, 필터링 등의 기본적인 영상처리에 강인함을 보였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1309-1312
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1993
We present a flexible retrieval system of face photographs based on their linguistic descriptions in terms of fuzzy perdicates. While natural for describing a face, linguistic expressions are also subjective, which affects the retrieval result. Thus, the capability of a retrieval system to adjust to different users becomes very important. In this research we use fuzzy logic techniques, for describing image data, inference for retrieval and adjustment to a new user. Experimental results of the adjustment are also included.
캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
The human face can provide a great deal of information in regard to his/her race, age, sex, personality, feeling, psychology, mental state, health condition and ect. If we pay a close attention to the aging process, we are able to find out that there are recognizable phenomena such as eyelid drooping, cheek drooping, forehead furrowing, hair falling-out, the hair becomes gray and etc. This paper proposes that the method to estimate the age by analyzing these feature components for the facial image. Ang we also introduce the method of facial image synthesis in accordance with the cange of age. The feature components according to the change of age can be obtainec by dividing the facial image into the 3-dimensional shape of a face and the texture of a face and then analyzing the principle component respectively using 3-dimensional model. We assume the age of the facial image by comparing the extracted feature component to the facial image and synthesize the resulted image by adding or subtracting the feature component to/from the facial image. As a resurt of this simulation, we have obtained the age changed ficial image of high quality.
Kim, Min-Ja;Lim, Ji-Ah;Yi, Jae-Yoon;Choi, Kyung-Hee
International Journal of Costume and Fashion
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제6권2호
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pp.11-27
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2006
The purpose of this study is to develop highly valued fashion cultural items using Korean face and human images to enhance global competition. The methods of this study include: historical study on the face/human images which appear on the dress; design by stage according to Lamb & Kallal's apparel design process; development of products using digital textile printing technology; and case study by objective evaluation through Grant's alpha-beta model. The procedure and the results of this study are as follows: First, in the problem identification stage, the need to develop fashion cultural products of Korean face/human images which are symbolic, aesthetic, and functional was recognized in order to enhance global competition. Second, in the preliminary idea stage, the fashion cultural products and the components that meet the above 3 standards for design were determined and first design was drawn up. The source of the design was extrapolated from face/human images, which appeared on the murals of the ancient Korea, the portraits and custom paintings from the Chosun Dynasty. From these images, a total of 7 design series of T-shirts with an "ULGUL" logo, scarves, and artwalls were developed using "obangsaek" which are five Korean traditional colors including red, blue, black. white, and yellow on cottons and silks. Third, in the design refinement stage, based on the preference survey, more varying design methods were used to develop 25 new designs. Fourth, in prototype development stage, based on the preference survey conducted on fashion professionals and general public from the previous stage, which showed preference for T-shirts and scarves, 3 designs on T-shirts and 2 designs on scarves were printed and produced using the DTP (Digital Textile Printing). Fifth, in the evaluation stage, Grant's alpha-beta model was used to perform comparative evaluation on the symbolic, aesthetic, and functional criteria of the new designs over the existing ones. The new designs received excellent results in all three criteria and a special recognition was given to symbolism of the new designs.
In this paper, we propose a method for facial feature extraction and recognition algorithm using neural networks. First we extract a face part from the background image based on the knowledge that it is located in the center of an input image and that the background is homogeneous. Then using vertical and horizontal projections. We extract features from the separated face image using knowledge base of human faces. In the recognition step we use the back propagation algorithm of the neural networks and in the learning step to reduce the computation time we vary learning and momentum rates. Our technique recognizes 6 women and 14 men correctly.
Real-Time object tracking has emerged as an important component in several application areas including machine vision. surveillance. Human-Computer Interaction. image-based control. and so on. And there has been developed various algorithms for a long time. But in many cases. they have showed limited results under uncontrolled situation such as illumination changes or cluttered background. In this paper. we present a novel. computationally efficient algorithm for tracking human face robustly under illumination changes and cluttered backgrounds. Previous algorithms usually defines color model as a 2D membership function in a color space without consideration for illumination changes. Our new algorithm developed here. however. constructs a 3D color model by analysing plenty of images acquired under various illumination conditions. The algorithm described is applied to a mobile head-eye robot and experimented under various uncontrolled environments. It can track an human face more than 100 frames per second excluding image acquisition time.
Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.
영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.
최근 멀티미디어 처리 기술과 광학 기술의 발달과 더불어 얼굴 영상 정보를 이용한 응용 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 얼굴 정보와 관련한 연구들은 대부분 정면 영상을 해석하여 사람을 식별하거나 영상의 표정을 분석하는데 초점을 두어왔으며 임의의 얼굴 영상의 방향성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 특히, 한대의 카메라로 연속 촬영된 이미지들을 이용하는 기존의 방향성 검출 기법에서는 초기 영상이 정면 영상이어야 하는 제약점을 가진다. 본 논문에서는 얼굴의 특징 정보를 이용하여 임의의 얼굴 영상의 방항성을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 두 눈과 입술의 특징점을 기반으로 얼굴 사다리꼴을 정의하고, 얼굴 사다리꼴의 좌$.$우 면적을 비교한 통계 데이터를 이용하여 얼굴 영상의 좌.우 방향성을 계산하는 방향성 함수를 정의한다. 제안된 얼굴 영상의 검출 기법은 얼굴 영상의 방향성에 따라 얼굴 영상의 좌$.$우 여백을 안정적으로 설정하는 영상의 자동 배치 응용에 효과적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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