• 센서학회지
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• 제21권1호
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• pp.28-33
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• 2012

The visual sensing of human hands plays an important part in many man-machine interaction/interface systems. Most existing visionbased hand detection techniques depend on the color cues of human skin. The RGB color image from a vision sensor is often transformed to another color space as a preprocessing of hand detection because the color space transformation is assumed to increase the detection accuracy. However, the actual effect of color space transformation has not been well investigated in literature. This paper discusses a comparative evaluation of the pixel classification performance of hand skin detection in four widely used color spaces; RGB, YIQ, HSV, and normalized rgb. The experimental results indicate that using the normalized red-green color values is the most reliable under different backgrounds, lighting conditions, individuals, and hand postures. The nonlinear classification of pixel colors by the use of a multilayer neural network is also proposed to improve the detection accuracy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-11
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• 2009

최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1-11
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• 2006

많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.218-221
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• 2000

In this paper, we propose a new algorithm to detect human faces for controling a camera used in video conference. We model the distribution of skin color and set up the standard skin color in YIQ color space. An input video frame image is segmented into skin and non-skin segments by comparing the standard skin color and each pixels in the input video frame. Then, shape filler is applied to select face segments from skin segments. Our algorithm detects human faces in real time to control a camera to capture a human face with a proper size and position.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.399-408
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• 2012

Hand gesture recognition is an important area of research in the field of Human Computer Interaction (HCI). The geometric attributes of the hand play an important role in hand shape reconstruction and gesture recognition. That said, fingertips are one of the important attributes for the detection of hand gestures and can provide valuable information from hand images. Many methods are available in scientific literature for fingertips detection with an open hand but very poor results are available for fingertips detection when the hand is closed. This paper presents a new method for the detection of fingertips in a closed hand using the corner detection method and an advanced edge detection algorithm. It is important to note that the skin color segmentation methodology did not work for fingertips detection in a closed hand. Thus the proposed method applied Gabor filter techniques for the detection of edges and then applied the corner detection algorithm for the detection of fingertips through the edges. To check the accuracy of the method, this method was tested on a vast number of images taken with a webcam. The method resulted in a higher accuracy rate of detections from the images. The method was further implemented on video for testing its validity on real time image capturing. These closed hand fingertips detection would help in controlling an electro-mechanical robotic hand via hand gesture in a natural way.

• 식물병연구
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• 제27권2호
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• pp.79-83
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• 2021

The aim of the present study was to develop a sensitive and specific detection method for the rapid detection of apple scar skin viroid (ASSVd) in apple leaves. The resulting reverse transcription recombinase polymerase amplification (RT-RPA) assay can be completed in 10 min at 42℃, is 10 times more sensitive than conventional reverse transcription polymerase chain reaction, and can specifically amplify ASSVd without any cross-reactivity with other common apple viruses, including apple stem grooving virus, apple stem pitting virus, and apple chlorotic leaf spot virus. The reliability of the RT-RPA assay was assessed, and the findings suggested that it can be successfully utilized to detect ASSVd in field-collected samples. The RT-RPA assay developed in the present study provides a potentially valuable means for improving the detection of ASSVd in viroid-free certification programs, especially in resource-limited conditions.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.107-115
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• 2009

피부색 검출은 피부색과 비피부색에 대한 분류기가 사용되며, 분류 성능이 높은 분류기가 필요하다. 기존의 피부색 검출을 위한 분류기들은 대부분 하나의 칼라 모델을 사용하고 있다. 그러나 칼라 모델에 따라 피부색의 분포 특성이 다르기 때문에 하나 이상의 칼라 모델을 사용함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. MLP(Multi Layer Perceptron)는 다른 분류기보다 적은 파라미터를 사용하면서 좋은 분류 성능을 보이고 있다. 하지만 두 개의 칼라 모델을 사용할 경우 MLP의 입력 차원이 증가되기 때문의 파라미터 수가 증가되는 문제가 발생하게 되며, 파라미터 수의 증가는 MLP의 학습 시간이 증가되는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 두 칼라 모델의 구성 성분을 조합함으로써 피부색과 비피부색의 분류 성능을 향상시키고, 적은 수의 파라미터가 사용된 피부색 검출 방법을 제안한다. 제안한 부분 연결 MLP는 각 칼라 모델에 따라 연결 강도를 부분적으로 연결함으로써 연결 강도의 수를 감소 시켰으며, 각 부분 네트워크에 서로 다른 칼라 모델의 특성을 학습시킴으로써 분류율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과 제안한 부분연결 MLP를 RGB와 CbCr 칼라 정보로 구성했을 때 91.8%의 분류율을 달성하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.531-535
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.240-243
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• 2002

본 논문에서는 칼라 이미지에서 색상 요소를 기초로 하여 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역을 추출하기 위하여 일반적인 얼굴색상분포를 이용하여 색상변환을 하였다. 얼굴 특성요소를 찾기 위하여 윤곽선검출을 이용하였다. 얼굴영역의 상단부분에서 눈의 요소를 찾고, 눈과 입의 지정학적 위치를 이용하여 입의 후보영역을 지정하고 입을 찾도록 하였다. 검색영역을 좁혀 계산량을 줄임으로서 탐색시간을 줄일 수 있고, 일반적인 얼굴색상분포를 이용하여 얼굴 영역을 검출함으로서 얼굴표정, 얼굴색변화, 기울짐에 대해서도 얼굴영역을 검출할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.559-561
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• 2003

Human face detection plays an important role in variable applications. A face detection method based on skin-color information and facial feature in color images is proposed in this paper. First, the RGB color space is transformed to YCbCr space and only the skin region is extracted with the skin color information. And then, the candidate where face is likely to exist is selected after labeling processing. Finally, we detect facial features in face candidate. The experimental results show that the method proposed here is effective.