• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.79-87
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• 2004

본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터를 분석하였으며, 입술이외의 다른ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.108-114
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• 2017

Lip reading is a field of image processing to assist the process of sound recognition. In some environment, the capture of sound signal usually has significant noise and therefore, the recognition rate of sound signal decreases. Lip reading can be a good feature for the increase of recognition rates. Conventional lip extraction methods have been proposed widely. Maia et. al. proposed a method by the sum of Cr and Cb. However, there are two problems as follows: the point with maximum saturation is not always regarded as lips region and the inner part of lips such as oral cavity and teeth can be classified as lips. To solve these problems, this paper proposes a method which adopts the histogram-based classifier for the extraction of lips region. The proposed method consists of two stages, learning and test. The amount of computation is minimized because this method has no color conversion. The performance of proposed method gives 66.8% of detection rate compared to 28% of conventional ones.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.271-275
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• 2003

본 논문은 기하학적으로 왜곡된 입 모양을 보정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징추출 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징추출 단계에서는 원영상과 목적영상의 입술모델에 따라 각각의 특징과 특징점을 찾고 보정 단계에서는 부분 영상의 사상위치를 결정하고 어파인 변환을 적용하여 입의 왜곡을 보정한다. 여러 형태의 입모양을 실험한 결과, 많은 부분에 존재하는 왜곡이 보정된 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.361-367
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• 2003

We propose an algorithm to detect the face region using a variable ellipsoidal mask and a neural network. Since outlines of human faces are similar to ellipsoid, the ellipsoidal mask that has the fixed ratio of major and minor axis can be used to detect the candidate area. The positions of eyes and lips are extracted in this candidate area, and then the morphological analysis is applied to make features which are consist of six parameters, such as the geometrical ratio of eyes and lips. A back-propagation neural network is used as a classifier to determine the most possible face region. The experimental result is conducted to verify its efficiency compared with those of previous works.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3028-3035
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• 2010

본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터 분석, 종료 함수의 종료 조건 $\beta$의 최적값 평가 분석 그리고 교배 방법에 따른 성능 평가 결과를 분석하였으며, 입술 이외의 관심객체 변경에 따른 다른 ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.672-679
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• 2011

본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제26권4호
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• pp.310-322
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• 2022

In this report, we apply an anomaly detection algorithm to a mobile oral health care application. In particular, we have investigated one class YOLOv3 as an anomaly detection model to classify pictures of mouths which will be used as inputs in the following machine learning model. We have achieved outstanding performances by proposing appropriate annotation strategies for our data sets and modifying the loss function. Moreover, the model can classify not only oral and non-oral pictures but also output preprocessed pictures that only contain the area around the lips by using the predicted bounding box. Thus, the model performs prediction and preprocessing simultaneously.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권6호
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• pp.479-487
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• 2020

본 논문에서는 라만 분광법과 레이저 유도 플라즈마 분광법(LIPS)을 단일 유닛으로 결합한 새로운 형태의 이중 펄스 레이저 시스템을 제안하였다. 본 연구는 라만 분광법으로부터 분자 신호를 추출하면서, 동시에 레이저 유도 플라즈마 방출 신호를 향상시키고자 하였다. 달의 대기압과 같은 저압 조건에서는 플라즈마 신호 검출은 낮은 전자 밀도와 짧은 지속시간, 빠른 플라즈마 팽창 때문에 어려움을 마주치게 된다. 또한, 우주 탐사를 목표로 하는 검출 시스템의 통합에서, 레이저 시스템의 무게 최소화는 payload의 무게 측면에서 중요하다. 0.07 torr 미만의 저압 조건에서 높은 분해능의 스펙트럼 데이터를 제공하는 본 연구의 동시 분자 및 원자 검출방식은 8개의 암석을 이용하여 증명되었다. 이중 펄스 레이저로부터 생성된 연속된 플라즈마는 종래의 플라즈마 분광과 비교하여 방해석의 산소와 칼슘 신호를 2배 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.39-46
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• 2009

기존에 PC 환경에서는 많은 입술 영역 검출 방법들이 제안되었는데, 자원이 제한되어있는 모바일 장치에서는 이런 방법들을 그대로 적용하면 실시간 동작이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 모바일 장치에서 립리딩을 위한 실시간 입술 영역 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 적응적 얼굴 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한 다음에 눈 검출을 하고 눈과 입술의 기하학적 관계를 이용하여 입술 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 Intel PXA 270 임베디드 프로세서와 386MB 메모리를 가진 스마트 폰에 구현하여 실험한 결과 9.5 프레임/초의 속도로 동작하였고 574장의 영상에 대하여 검출 실험한 결과 98.8%의 검출 성공률을 얻을 수 있었다.