• 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.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.107-119
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• 1999

일반적인 영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 문제는 넓은 응용 영역에도 불구하고 변형의 다양성 때문에 아직도 많은 연구를 필요로 하는 주제이다. 표정, 방향, 회전, 크기, 성별, 나이 등에 따른 얼굴의 변형이 다양하기 때문이다. 이러한 변형을 적절하게 고려하기 위해서 본 논문에서는 특징 요소에 기반을 둔 방법을 사용하였다. 얼굴을 이루는 특징 요소들, 즉, 눈썹, 눈, 코, 입의 배치에 근거해서 얼마나 실제의 얼굴과 비슷한 배치를 이루는 가를 계산하여 얼굴의 위치를 확인한다. 이러한 작업에서는 특징 요소들을 정확히 찾아내는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 특징 요소를 정확히 찾기 위하여 일반적인 에지를 찾는 방법대신 크기나 방향을 고려하는 조정 가능한 필터를 사용하였고 특징 요소 기반 방법의 약점을 극복하기 위해서 변형 가능한 템플릿을 사용하여 검증작업을 수행하였다. 또한 기존의 특징 요소 기반 방법을 영상 전체에 대해 적용하면서 검출률이 떨어지는 것을 고려해 본 논문에서는 칼라 영상의 색 정보를 이용하여 작업 영역을 줄이고 검출률을 높이기 위해 변화가 다양한 살색을 찾을 수 있는 분석적인 살색 필터를 구성하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.49.2-49
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• 2001

In this paper, a skin-color model in the HSV space was developed. Based on it, face region can be separated from other parts in a image. Face can be detected by the methods of Template and eye-pair. This realized in our robot.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.773-780
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• 2009

본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2008

도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역 분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.309-314
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• 2010

본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.95-101
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• 2006

얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-43
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• 2014

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.67-74
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• 2001

본 논문에서는 컬러 정지 영상에서 색상과 모양 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분만을 이용하여 조명의 영향을 줄일 수 있다. 피부색 분할을 한후 얼굴 후보 영역들의 잡음 제거와 단순화를 위해 형태학적 필터와 기하학적 교정을 거친다. 입력 영상 내에 여러 사람이 존재할 경우에도 레이블링을 통해 각각의 얼굴 후보 영역들로 분리할 수 있고, 또한 2차 모멘트를 기반으로 한 타원 특징들을 추출하여 기울어진 얼굴 영역들도 성공적으로 검출할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1534-1538
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• 2005

In this paper, we propose a method to detect contours of a face, eyes, and a mouth of a person in the color image in order to make an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light conditions, and find skin regions in the input image by using the skin color defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and genetic algorithm (GA) to detect contours of a face, eyes, and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those represent various shapes of a face, eyes and a mouth. GA is a very useful search algorithm based on the principals of natural selection and genetics. Second, the avatar is automatically created by using GA-detected contours and Fuzzy C-Means clustering (FCM). FCM is used to reduce the number of face colors. In result, we could create avatars which look like handmade caricatures representing user's identity. Our approach differs from those generated by existing methods.