• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.67-69
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• 2010

최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1995-1996
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• 2011

영상 혹은 이미지 내에서 특정 물체를 검출하기 위한 일반적인 방법으로 비올라 존스(Viola-Jones) 알고리즘을 많이 사용하고 있으나 이 방법은 배경의 픽셀이 거의 동일한 값일 때에는 매우 높은 검출률을 보이는 반면 다양한 배경과 물체가 복합적으로 이루어져 있는 이미지의 경우에는 물체 검출 시 오인식 할 가능성이 매우 높다. 이러한 단점들은 얼굴 인식 시스템을 개발함에 있어 매우 불리하게 적용될 수 있는데, 본 연구는 얼굴인식 출입통제 시스템을 개발하는 과정에서 발생하는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 비올라 존스 알고리즘에서 이용되는 하 라이크 피춰(Harr-like feature)에 새로운 형태의 사각 특징(Rectangular feature) 및 분산 특징(Varience feature) 추가하여 복잡한 배경에서도 물체 검출 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권12호
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• pp.1667-1670
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• 2014

This paper describes a method for detecting the pupil region and identification of the eye status for driver drowsiness detection system. This program detects a driver's face and eyes using viola-jones face detection algorithm and extracts the pupil area by utilizing mean values of each row and column on the eye area. The proposed method uses binary images and the number of black pixels to identify the eye status. Experimental results showed that the accuracy of classification eye status(open/close) was above 90%.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.817-826
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• 2012

본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이를 위해 급격한 조명 변화에도 강인한 시청자 시역위치 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 비올라-존스 검출기와 옵티컬-플로우를 선형 결합한 시역 위치 추정 알고리즘[1]은 급격하게 조명이 변하는 경우 잘못된 시역 위치를 추정하는 문제가 있음을 확인하였고, 특히 이러한 급격한 조명의 변화 문제는 모바일 환경에서 흔히 발생하는 환경조건이다. 그리고 어두운 공간에서 3D 디스플레이를 시청하는 경우 디스플레이 조명이 시청자의 얼굴에 비치기 때문에 조명 변화가 매우 크게 발생할 수 있다. 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 새롭게 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 조명의 변화등에 의해 옵티컬-플로우가 잘못된 추적 결과를 출력하는 경우, 기존의 두 알고리즘(비올라-존스 얼굴검출기+옵티컬-플로우 특징점 추적기)을 선별적으로 선택함으로써 강인한 얼굴검출 및 추적이 이루어지도록 하고, 다양한 실험 결과를 통해 그 효과를 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.84-90
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• 2010

Viola와 Jones가 사용한 Haar-like 특징 기반 약분류기의 분별력을 개선하기 위하여, 2차 판별식에 기반한 판정 경계(decision boundary) 결정 방법을 제안한다. Viola와 Jones가 부스팅된 약분류기 앙상블을 사용해서 강분류기를 만들 때 사용한 단일 판정 경계 기반 약분류기는 특징 공간을 지나치게 단순하게 해석한 산물이어서 대부분의 경우 최적이 아니며, 객체 클래스와 배경 클래스 간을 효율적으로 분별하기에 흔히 너무 약하다. 이 논문에서 제안하는 2차 판별식 분석에 기반한 방법은 객체 클래스와 배경 클래스 사이에 다중 판정 경계를 사용하는 약분류기를 만들어준다. 1000개의 positive 샘플과 3000개의 negative 샘플을 훈련에 사용하고, 500개의 positive와 500개의 negative를 테스트에 사용한 차량 검출 실험을 통해서, 기존의 단일 문턱치 기반 약분류기 방식에 비해, 제안 기법이 더 적은 수의 분류기를 사용하면서도 더 우수한 분류 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.97-104
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• 2012

내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.447-450
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• 2013

본 논문에서는 카메라로부터 운전자의 눈동자, 하품을 인식하여 운전자의 졸음운전을 방지하는 방법을 제안한다. Viola-Jones 알고리즘을 사용하여 얼굴의 영역을 확보하고 이로부터 눈 영역과 입 영역을 추출해낸다. 눈 영역에서는 Hough변환을 적용하여 눈동자를 인식하여 졸음을 인식한다. 입 영역에는 전처리 필터를 적용하여 하품할 때 혀의 피부색을 검출한 뒤에 Sub-Window를 사용하여 하품 여부를 판단한다. 실험 결과 하품 인식률은 87%에 달했다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용함으로서 졸음운전에 대한 사고를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.375-381
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• 2012

본 연구에서는 멀티코어에서 피부색 정보와 병렬처리를 이용하여 Viola-Jones 알고리즘을 설계하였다. 불필요한 연산을 줄이고 빠른 검출 속도를 위해 기존의 얼굴 검출 방법 중 피부색을 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 배경영상을 삭제하였다. 병렬처리를 위해 알고리즘을 기능별로 분할하였고, 멀티코어에서 성능을 향상시키기 위해 의존성과 크기를 고려하여 독립적으로 동작되도록 설계하였다. Cortex-A9 멀티코어가 내장된 SoC에서 실험 결과 알고리즘을 분할하기 전에 비해 약 1.8배 빠른 검출 결과를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.558-572
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• 2019

Anthropomorphism is the attribution of human traits, emotions, or intentions to non-human entities. Anthropomorphic animal face masking is the process by which human characteristics are plotted on the animal kind. In this research, we are proposing a compact system which finds the resemblance between a human face and animal face using Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and later applies morphism between them. The whole process is done by firstly finding which animal most resembles the particular human face through a DCNN based animal face classification. And secondly, doing triangulation based morphing between the particular human face and the most resembled animal face. Compared to the conventional manual Control Point Selection system using an animator, we are proposing a Viola-Jones algorithm based Control Point selection process which detects facial features for the human face and takes the Control Points automatically. To initiate our approach, we built our own dataset containing ten thousand animal faces and a fourteen layer DCNN. The simulation results firstly demonstrate that the accuracy of our proposed DCNN architecture outperforms the related methods for the animal face classification. Secondly, the proposed morphing method manages to complete the morphing process with less deformation and without any human assistance.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.383-391
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• 2017

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.