• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.35-43
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• 2010

고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.39-50
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• 2004

본 연구에 앞서 2002년 10월에 한국인 20대 대학생들을 상대로 실시한 설문조사 결과 애니메이션에 등장하는 한국과 일본의 여성 캐릭터의 모습은 차별성이 적고, 일반적으로 눈이 크고, 코가 오뚝하며, 얼굴은 계란형이고, 눈이나 입은 지나치게 과장되게 표현되어 캐릭터에 대한 호감이 적다는 사실을 발견하게 되었다. 본 연구는 한국인 20대 여성의 얼굴 특징을 일본인 20대 여성과 비교하여 관념적, 생물학적 관점에서 조사한 후 이를 토대로 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴의 특징을 관상학을 적용하여 제작하고, 이에 대한 객관적인 검증을 거쳐 한국 여성 캐릭터의 표준 근거를 제시해 보고자 하였다. 연구 결과 우리나라 사람들은 관념적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 귀엽고 착한 성격, 착하고 조용한 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답다 라고 느끼며 호감형으로 생각하는 반면 생물학적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 신경질 적이거나, 불만이 많은 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답지 않다고 느끼고 비호감형으로 생각하는 것으로 조사되었다. 이는 특징이 강한 얼굴과 과장된 표현, 그리고 비호감형에 대해서는 한국인과 거리가 멀다고 느끼는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 정리한 애니메이션에서 자주 등장하는 7가지 성격별 한국인 여성 캐릭터와 그에 따른 해당 성격과의 상관관계에 대한 반응에서는 73.5%의 일치율을 보였는데, 이는 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴 형태소 특징을 동양관상학을 바탕으로 접근한 것이 한국인 캐릭터 제작에 있어 비교적 효과적일 수 있으며 본 연구에서 제작한 캐릭터는 실제의 얼굴을 바탕으로 하고 있지만, 성격별 얼굴의 각 부분별 특징을 캐릭터 제작에 적용한다면 보다 다양한 한국인 여성 캐릭터를 제작할 수 있을 것이다.