• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.47-53
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• 2010

본 논문은 동영상에서 실시간 얼굴검출을 위하여 Residual Image 검출과 색상정보를 이용한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 동영상에서 빠른 처리 속도와 높은 얼굴 검출율을 나타냈으며 기울어진 얼굴영상에 대한 보정작업을 통하여 검출 에러율을 줄였다. 실시간으로 전송된 동영상에서 검출의 대상이 되는 정지영상을 추출한다. 추출된 영상은 기울어진 얼굴검출을 위한 window회전 알고리즘을 사용하고 이렇게 보정된 영상은 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하여 실시간으로 얼굴이 검출된 영상을 획득하게 된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.108-113
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• 2009

Significant attention has recently been drawn to digital home photo albums that use face detection technology. The tendency can be found in home photo albums that people prefer to allocate concerned objects in the center of the image rather than the boundary when they take a picture. To improve detection performance and speed that are important factors of face detection task, this paper proposes a face detection method that takes spatial context information into consideration. Experiments were performed to verify the usefulness of the proposed method and results indicate that the proposed face detection method can efficiently reduce the false positive rate as well as the runtime of face detection.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.983-991
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• 2005

드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1268-1280
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• 2015

In video surveillance system, the exposure of a person's face is a serious threat to personal privacy. To protect the personal privacy in large amount of videos, an automatic face detection method is required to locate and mask the person's face. However, in real-world surveillance videos, the effectiveness of existing face detection methods could deteriorate due to large variations in facial appearance (e.g., facial pose, illumination etc.) or degraded face (e.g., occluded face, low-resolution face etc.). This paper proposes a new face detection method based on multi-level facial features. In a video frame, different kinds of spatial features are independently extracted, and analyzed, which could complement each other in the aforementioned challenges. Temporal domain analysis is also exploited to consolidate the proposed method. Experimental results show that, compared to competing methods, the proposed method is able to achieve very high recall rates while maintaining acceptable precision rates.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권3호
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• pp.45-49
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• 2008

Face detection and tracking technology on video sequence has developed indebted to commercialization of teleconference, telecommunication, front stage of surveillance system using face recognition, and video-phone applications. Complex background, color distortion by luminance effect and condition of luminance has hindered face recognition system. In this paper, we have proceeded to research of face recognition on video sequence. We extracted facial area using luminance and chrominance component on $YC_bC_r$ color space. After extracting facial area, we have developed the face recognition system applied to our improved algorithm that combined PCA and LDA. Our proposed algorithm has shown 92% recognition rate which is more accurate performance than previous methods that are applied to PCA, or combined PCA and LDA.

• 통합자연과학논문집
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2016

Applying image processing techniques to education, the face of the learner is photographed, and expression and movement are detected from video, and the system which estimates degree of concentration of the learner is developed. For one learner, the measuring system is designed in terms of estimating a degree of concentration from direction of line of learner's sight and condition of the eye. In case of multiple learners, it must need to measure each concentration level of all learners in the classroom. But it is inefficient because one camera per each learner is required. In this paper, position in the face region is estimated from video which photographs the learner in the class by the difference between frames within the motion direction. And the system which detects the face direction by the face part detection by template matching is proposed. From the result of the difference between frames in the first image of the video, frontal face detection by Viola-Jones method is performed. Also the direction of the motion which arose in the face region is estimated with the migration length and the face region is tracked. Then the face parts are detected to tracking. Finally, the direction of the face is estimated from the result of face tracking and face parts detection.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.146-149
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• 2009

실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.691-698
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• 2008

본 논문에서는 비디오 검색을 위한 새로운 얼굴 검출 및 인식 방법을 제안한다. 인물 정함은 비디오 프레임에서 어떻게 얼굴을 정확하게 찾아내는가에 달려 있다. 얼굴 영역은 Adaboost 알고리즘으로 부스트된 viola-jones의 특징을 이용하여 비디오 프레임에서 검출한다. 얼굴 검출 후 조명 보정을 하고 PCA(Principal Component Analysis)로 특징점을 추출하고 SVM(Support Vector Machine)으로 사람의 신원을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법이 정합율면에서 우수한 성능을 보였다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.79-87
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.483-486
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• 2015

얼굴 인식기반의 사용자 보안 시스템은 접근이 허가된 사용자의 사진이나 비디오를 이용한 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인증되지 않은 사용자가 비디오를 이용하여 시스템에 접근할 경우 해당 공격 시도를 검출하기 위한 위변조(Spoof) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 연속된 3개의 Frame에서 푸리에 변환과 Dense-SIFT 구분자를 사용하여 400개의 실제 및 위변조 비디오 영상을 대상으로 실험한 결과 99%의 검출 정확도를 보였다.