• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.520-525
• /
• 2014

Generally, feature area detection methods are widely used for face expression recognition by detecting the feature areas of human eyes, eyebrows and mouth. In this paper, we proposed a face expression recognition method using the histograms of the face, eyes and mouth for many applications including robot technology. The experimental results show that the proposed method has a new type of face expression recognition capability compared to conventional methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.151-159
• /
• 2006

본 논문에서는 두 대의 카메라 영상으로부터 얼굴의 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 두 얼굴 영상으로부터 대응되는 눈썹, 눈, 입의 특징점을 추출한 다음, 스테레오 비전의 삼각법에 의해 특징점에 대한 3차원 위치를 계산한다. 그 다음에는 특징점으로 부터 삼각형을 생성하고 그 삼각형에 수직 방향을 계산함으로써 얼굴의 포즈를 계산한다. 계산된 얼굴의 포즈를 3D 얼굴 모델에 적용해 본 결과 본 논문에서 제안된 방법이 정확한 얼굴 포즈를 추정할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권4호
• /
• pp.1-7
• /
• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.113-121
• /
• 2005

실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.412-420
• /
• 2020

This paper proposes a performance-improving face recognition system based on a super resolution method for low-resolution images. The conventional face recognition algorithm has a rapidly decreased accuracy rate due to small image resolution by a distance. To solve the previously mentioned problem, this paper generates a super resolution images based o deep learning method. The proposed method improved feature information from low-resolution images using a super resolution method and also applied face recognition using a feature extraction and an classifier. In experiments, the proposed method improves the face recognition rate when compared to conventional methods.

• 전기학회논문지
• /
• 제64권1호
• /
• pp.82-89
• /
• 2015

The researches of image recognition have been processed traditionally. Especially, face recognition technology has been received attractions with advance and applied to various areas according as camera sensor embedded into many devices such as smart phone. In this study, we design and develop a feature vector generation technique of face for making animation caricatures using methods for face detection which are previous stage of face recognition. At first, we detect both face region and detailed eye region of component element by Viola&Johns's realtime detection method which are called as ROI(Region Of Interest). And then, we generate feature vectors of eye region by utilizing factors as opposed to the periphery and by using appearance information of eye. At this point, we focus on the embedded information in many color spaces to overcome the problems which can be occurred by using one color space. We propose a feature vector generation method using information from many color spaces. Finally, we experiment the test of feature vector generation by the proposed method with enough quantity of sample picture data and evaluate the proposed method for factors of estimating performance such as error rate, accuracy and generation time.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.40-50
• /
• 2012

Face recognition is a biometric technology used to identify individuals based on facial feature information. Previous studies of face recognition used features including the eye, mouth and nose; however, there have been few studies on the effects of using other facial components, such as the eyebrows and chin, on recognition performance. We measured the recognition accuracy affected by these facial components, and compared the differences between computer-based and human-based facial recognition methods. This research is novel in the following four ways compared to previous works. First, we measured the effect of components such as the eyebrows and chin. And the accuracy of computer-based face recognition was compared to human-based face recognition according to facial components. Second, for computer-based recognition, facial components were automatically detected using the Adaboost algorithm and active appearance model (AAM), and user authentication was achieved with the face recognition algorithm based on principal component analysis (PCA). Third, we experimentally proved that the number of facial features (when including eyebrows, eye, nose, mouth, and chin) had a greater impact on the accuracy of human-based face recognition, but consistent inclusion of some feature such as chin area had more influence on the accuracy of computer-based face recognition because a computer uses the pixel values of facial images in classifying faces. Fourth, we experimentally proved that the eyebrow feature enhanced the accuracy of computer-based face recognition. However, the problem of occlusion by hair should be solved in order to use the eyebrow feature for face recognition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.353-362
• /
• 2005

최근 들어 바이모달 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 정보와 얼굴정보를 이용하여 바이모달 시스템을 구현하였다. 얼굴인식은 얼굴 검출과 얼굴 인식 두 부분으로 나누어서 실험을 하였다. 얼굴 검출 단계에서는 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출 한 뒤 PCA를 통해 특징 벡터 계수를 줄였다. PCA를 통해 추출된 특징 벡터를 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 얼굴을 검출 및 인식하였다. 음성인식은 MFCC를 이용하여 음성 특징 추출을 하였으며 HMM을 이용하여 음성인식을 하였다. 인식결과, 단일 인식을 사용하는 것보다 얼굴과 음성을 같이 사용하였을 때 인식률의 향상을 가져왔고, 잡음 환경에서는 더욱 높은 성능을 나타냈었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권1호
• /
• pp.11-18
• /
• 2001

본 논문에서는 얼굴영상 압축을 위한 알고리즘으로 삼각특징 추출과 GHA를 이용한 압축 알고리즘을 제안한다. 특징추출에서 입력영상을 8개의 삼각형으로 분할한 다음 데이터의 취득순서를 설정하여 영상을 분할하면서도 위치정보를 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 압축을 위해 GHA를 도입함으로써 복원 시 생기는 블록화 현상을 대폭 개선하였으며 얼굴의 윤곽과 이목구비 등 얼굴의 전체적인 형태를 압축 알고리즘에 반영할 수 있었다. 기존의 블록기반 K-means 알고리즘과 얼굴영상을 분할하지 않고 전체를 입력으로 사용하는 알고리즘과의 비교실험결과 제안된 방법의 성능이 가장 우수함을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권2호
• /
• pp.27-36
• /
• 2007

가변생체인식(Changeable Biometrics)이란 생체정보의 도난이나 도용 시 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 원 생체정보를 사용하지 않고, 생체정보를 변환하여 변환된 생체정보로 개인을 인증하는 방법이다. 본 논문은 통계적 형상 기반의 얼굴인식(Statistical appearance based face recognition)에 적용될 수 있는 가변얼굴템플릿 생성 방법에 대해 제안한다. 상이한 두 개의 통계적 형상 기반의 얼굴특징 방법을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 정규화 후 각 특징벡터들의 요소의 순서를 재배열 시킨다. 가변얼굴템플릿은 정규화 되고 순서가 재배열된 특징벡터들의 가중 합으로 생성된다. 두 개의 서로 다른 얼굴특징벡터의 가중 합으로 하나의 가변얼굴템플릿을 생성하므로, 가중 합의 방법과 생성된 가변얼굴템플릿을 알더라도 원 얼굴 특징벡터를 복원할 수 없다. 또한, 생성된 가변얼굴템플릿의 도난 시 새로운 가변얼굴템플릿의 생성은 각 벡터의 순서를 재배열시키는 규칙을 변경함으로써 가능하다. 그러므로 제안한 가변얼굴템플릿을 이용하여 개인 인증 시, 개인의 얼굴템플릿을 도난당하더라도 원 얼굴특징정보를 복원 할 수 없고 또한 새로운 가변얼굴템플릿으로 대체 할 수 있어 생체정보의 도난 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해의 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 방법은 AR-face DB를 이용하여 성능과 보안성에 대해 평가하였다.