• 전자공학회논문지B
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• 제33B권8호
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• pp.114-123
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• 1996

In this paper, we propose an automatic recognition algorithm using the object centroid of a facial image. First, we separate the facial image from the background image using the chroma-key technique and we find the centroid of the separated facial image. Second, we search nose in the facial image based on knowledge of human faces and the coordinate of the object centroid and, we calculate 17 feature parameters automatically. Finally, we recognize the facial image by using feature parameters in the neural networks which are trained through error backpropagation algorithm. It is illustrated by experiments by experiments using the proposed recogniton system that facial images can be recognized in spite of the variation of the size and the position of images.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.61-64
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• 2011

컴퓨터 비전을 이용한 눈동자 추적 기술은 Human-Computer Interface(HCI)의 중요성이 높아짐에 따라 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 HCI 장치를 위한 눈동자 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 검출하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 방법을 이용하여 얼굴의 기울어진 정도를 검출하고 기울어진 정도를 이용하여 눈동자 영역의 위치를 계산한다. 최종적으로 눈 위치의 검출을 위해 눈동자 영역의 밝기 정보를 사용한다. FERET DB의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과, 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 효과적으로 검출 할 수 있음을 확인하였다.

• 미술이론과 현장
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• 제15호
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• pp.51-79
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• 2013

This paper examines the characteristics of post-modern self-portrait photography. Characteristics of postmodernism associated with the "loss of centeredness," such as the death of the author, interdisciplinarity, and intertextuality, brought about a number of changes within the self-portrait. The distinction between post-modern and modern self-portraiture can be characterized by the following qualities: appropriation, the use of photography, and the utilization of the human body as an art. The characteristics of post-modern self-portrait photography can be represented through the works of Cindy Sherman, Orlan, and Morimura Yasumasa. By presenting prototypical women in her works, Cindy Sherman not only represents images of those women, but also exposes her fictitious role in the work. She creates a distance between herself in the works and herself in reality and discloses a paternalistic gaze. Meanwhile, Orlan transforms her face into a distorted image and presents it as an alternative identity that is representative of postmodernism. She corrodes the standard concept of identity through plastic surgery and treats the face not as a place where the identity stays, but as a simple body part or fragment of skin. Orlan's post-human face is malleable according to the artist's desire to raise the issue of what the human face is, and opposes the structure of modernism. Morimura Yasumasa also appropriates images from masterpieces and presents a hybrid identity between Eastern and Western, male and female, original and replica, and subject and object. In order to dissect social prejudice, he puts forth every single structural dichotomy that coexists in his self-portrait and suppresses a strong ego. He also studies the relationship between 'seeing' and being 'seen' by trading the painter's role from that of the subject to that of the object.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.746-750
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• 2009

In this paper we focus on the Personal Space (PS) as a nonverbal communication concept to build a new Human Computer Interaction. The analysis of people positions with respect to their PS gives an idea on the nature of their relationship. We propose to analyze and model the PS using Computer Vision (CV), and visualize it using Computer Graphics. For this purpose, we define the PS based on four parameters: distance between people, their face orientations, age, and gender. We automatically estimate the first two parameters from image sequences using CV technology, while the two other parameters are set manually. Finally, we calculate the two-dimensional relationship of multiple persons and visualize it as 3D contours in real-time. Our method can sense and visualize invisible and unconscious PS distributions and convey the spatial relationship of users by an intuitive visual representation. The results of this paper can be used to Human Computer Interaction in public spaces.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권4호
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• pp.1657-1662
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• 2017

Facial expression recognition systems using video devices have emerged as an important component of natural human-machine interfaces which contribute to various practical applications such as security systems, behavioral science and clinical practices. In this work, we present a new method to analyze, represent and recognize human facial expressions using a sequence of facial images. Under our proposed facial expression recognition framework, the overall procedure includes: accurate face detection to remove background and noise effects from the raw image sequences and align each image using vertex mask generation. Furthermore, these features are reduced by principal component analysis. Finally, these augmented features are trained and tested using Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluation demonstrated the proposed approach over two public datasets such as Cohn-Kanade and AT&T datasets of facial expression videos that achieved expression recognition results as 96.75% and 96.92%. Besides, the recognition results show the superiority of the proposed approach over the state of the art methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11C호
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• pp.1040-1048
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• 2009

본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.168-173
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• 2012

본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1690-1710
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• 2014

In this paper, we propose the rapid implementation of a 3-dimensional (3D) facial reconstruction from a single frontal face image and introduce a design for its application on a mobile device. The proposed system can effectively reconstruct human faces in 3D using an approach robust to lighting conditions, and a fast method based on a Canonical Correlation Analysis (CCA) algorithm to estimate the depth. The reconstruction system is built by first creating 3D facial mapping from a personal identity vector of a face image. This mapping is then applied to real-world images captured with a built-in camera on a mobile device to form the corresponding 3D depth information. Finally, the facial texture from the face image is extracted and added to the reconstruction results. Experiments with an Android phone show that the implementation of this system as an Android application performs well. The advantage of the proposed method is an easy 3D reconstruction of almost all facial images captured in the real world with a fast computation. This has been clearly demonstrated in the Android application, which requires only a short time to reconstruct the 3D depth map.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.813-816
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• 2005

귀 영역 검출은 무구속 귀 인식 시스템에서 중요한 요소 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴 측면 영상에서의 귀 영역 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모양정보와 색상정보를 활용하는 인간의 인식과정을 모방하여 만들었다. 먼저 획득된 영상에서 피부색을 이용하여 얼굴영역을 검출하고, 검출된 얼굴영역에서 에지정보를 이용하여 귀후보 영역을 검출한다. 그리고 실제 귀영역인지를 검증하기 위해서는 통계적 학습 이론에 근거한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다 제안된 방법은 조명이 안정적인 실내 환경에서 높은 검출율을 보였다.