• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.21-29
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• 2011

사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.

• 전기학회논문지
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• 제63권1호
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• pp.173-178
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• 2014

In this study, the new color image processing algorithms with an android-based mobile device are developed to detect the abnormal color densities in a skin image and interpret them as the vitiligo lesions. Our proposed method is firstly based on transforming RGB data into HSI domain and segmenting the imag into the vitiligo-skin candidates by applying Otsu's threshold algorithm. The structure elements for morphological image processing are suggested to delete the spurious regions in vitiligo regions and the image blob labeling algorithm is applied to compare RGB color densities of the abnormal skin region with them of a region of interest. Our suggested color image processing algorithms are implemented with an android-platform smartphone and thus a mobile device can be utilized to diagnose or monitor the patient's skin conditions under the environments of pervasive healthcare services.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.105-107
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• 2004

In this work, we suggested the method which improves the efficiency of the face detection algorithm using Pulse-Coupled Neural Network. Face detection algorithm which uses the color information is independent on size, angle, and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise, and so on. Depending on these conditions, we obtained the mean and variance of skin-tone colors by experiments. Then we introduce a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has highest level value(255) and the other pixels in the skin-tone region have values between 0 and 255 according to a normal distribution with a variance. This preprocess leads to an easy decision of the linking parameters.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.41-44
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• 2000

In this paper, we present an efficient face detection algorithm for locating vertical views of human faces in complex scenes. The algorithm models the distribution of human skin color in YCbCr color space and find various ace candidate regions. Face candidate regions are found by thresholding with predetermined thresholds. For each of these face candidate regions, The sobel edge operator is used to find edge regions. For each edge region, we used an ellipse detection algorithm which is similar to hough transform to refine the candidate region. Finally if a substantial number of he facial features (eye, mouth) are found successfully in the candidate region, we determine he ace candidate region as a face region. e show empirically that the presented algorithm an find the face region very well in the complex scenes.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1161-1170
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• 2004

본 논문에서는 군집화 알고리즘을 사용하여 피부색 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 기존의 군집화 알고리즘들의 대부분은 주로 구형의 군집을 검출하고, 배치형으로 수행되며, 군집의 개수를 미리정해야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 타원형 군집화 알고리즘인 EM 알고리즘을 변형하여, 온라인으로 학습가능하며, 군집의 개수를 자동적으로 찾아낼 수 있는 EAM 알고리즘을 사용하였다. EAM 알고리즘외 유효성은 피부색 영역 분할에 대해 증명되었다. 실험결과는 군집의 개수가 미리 주어지지 않더라도, EAM 알고리즘은 주어진 영상에 대해 자동적으로 옳은 군집의 개수를 찾아냈고, EM 알고리즘과 비교하여 더 좋은 분할 결과를 보여주고 있다. 영역에 대한 조건부 확률을 이용하여 성공적인 피부색 영역의 탐지 및 분할 결과를 얻었다. 또한 사람이 포함된 영상을 분류하는 문제에도 적용하여 좋은 분류 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.217-220
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• 2001

The detection of face in color images is important for many multimedia applications. It is the first step for face recognition and ran be used for classifying specific shots. In this paper describes a new method to detect faces in color images based on the skin color and hair color. In the first step of the processing, regions of the human skin color and head color are extracted and those regions are found by their color information. Then we converted binary scale from the image. Then we are connected regions in a binary image by label. In the next step we are found regions of interesting by their region information and some conditions.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.350-356
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• 2017

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.127-130
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• 2007

화상 통신과 보안 시스템에서 얼굴 인식을 위한 얼굴영역을 검출하는 연구가 대두되며, 이러한 연구의 전 처리 단계로써 YCbCr 색 좌표계에서 색 정보를 이용하여 피부영역만을 검출하는 알고리즘을 제안한다. CbCr 색 정보를 이용한 기존의 피부 영역 검출 알고리즘의 경우, 실외나 카메라 풀래시를 사용하였을 때 반사광에 의해 밝게 나타난 피부 영역에서 검출 손상이 발생하는 문제점이 나타났다. 따라서 본 논문에서는 어떠한 환경에서도 피부색만을 정확하게 검출하기 위해 기존의 알고리즘을 개선하여 Cb, Cr 뿐만 아니라 Y(Luminance) 값까지 모두 고려한 3-channel 구조의 피부 검출 시스템을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.23-35
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• 2006

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.