• 제목/요약/키워드: face mask

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Integer DCT와 SVM을 이용한 실시간 얼굴 검출 (Real Time Face Detection Using Integer DCT and SVM)

  • 박현선;김경수;김희정;정병희;하명환;김회율
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.2112-2115
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    • 2003
  • The system for the real time face detection is described in this paper. For face verification, support vector machine (SVM) was utilized. Although SVM performs quit well, SVM has a drawback that the computational cost is high because all pixels in a mask are used as an input feature vector of SVM. To resolve this drawback, a method to reduce the dimension of feature vectors using the integer DCT was proposed. Also for the real time face detection applications, low-complexity methods for face candidate detection in a gray image were used. As a result, the accurate face detection was performed in real time.

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Wavelet 변환을 이용한 정면 얼굴 검출에 관한 연구 (A Study on Frontal Face Detection Using Wavelet Transform)

  • 이상범;최영규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.59-66
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    • 2004
  • 대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보 없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 가능하도록 대칭 영역 탐색 및 웨이블릿 변환을 이용하여 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭간에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.

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유아동 마스크 선호도 및 착용 만족도 분석에 관한 연구 (A Study on Design Preference and Wearing Satisfaction for Children's Masks)

  • 김지은;이은영
    • 한국의류산업학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.82-91
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    • 2023
  • The children who are part of this study are compelled to wear masks at educational facilities for an extended period of time as they continue to be exposed to Asian dust, fine dust, and COVID-19. However, use of masks is currently causing them a lot of inconvenience. This study aimed to gather basic data for the development of a mask that is suitable and comfortable for children to wear. A total of 331 children aged 1 to 9 were investigated through their parents in terms of their lifestyle, mask wearing and purchasing status, mask preferences, mask inconvenience, and mask improvement. According to the survey on mask use, the proportion of children aged 1-3 years old and wearing ultra-small/XS masks, 4-6 year olds wearing small/S, and 7-9 year olds wearing small/S was the highest. More than 80% of children were wearing masks with a standard filter of KF80 or higher. The purchase criteria for children's masks were found to be excellent in terms of wearing comfort and meeting the filter standards. According to the survey on inconvenience of wearing masks, the majority of those surveyed expressed the need to develop children's masks of different sizes. Furthermore, they experienced various kinds of inconveniences from adult masks, such as the material quality and length of earring bands; it was deduced that these aspects need to be taken care of. The vertical folding type was the most popular in the mask design for children. Children have to wear masks for a prolonged period of time, but they are experiencing lot of inconvenience, which need to be addressed.

MSaGAN: Improved SaGAN using Guide Mask and Multitask Learning Approach for Facial Attribute Editing

  • Yang, Hyeon Seok;Han, Jeong Hoon;Moon, Young Shik
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.37-46
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    • 2020
  • 최근 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)의 연구는 GAN(Generative Adversarial Net)과 인코더-디코더(encoder-decoder) 구조를 활용하여 사실적인 결과를 얻고 있다. 최신 연구 중 하나인 SaGAN(Spatial attention GAN)은 공간적 주의 기제(spatial attention mechanism)를 활용하여 얼굴 영상에서 원하는 속성만을 변경할 방법을 제안하였다. 그러나 불충분한 얼굴 영역 정보로 인하여 때로 부자연스러운 결과를 얻는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하기 위하여 유도 마스크(guide mask)를 학습에 활용하고, 다중작업 학습(multitask learning) 접근을 적용한 개선된 SaGAN(MSaGAN)을 제안한다. 폭넓은 실험을 통해 마스크 손실 함수와 신경망 구조에 따른 얼굴 속성 편집의 결과를 비교하여 제안하는 방법이 기존보다 더 자연스러운 결과를 효율적으로 얻을 수 있음을 보인다.

방사선치료용 열가소성 플라스틱 마스크의 산란선 감소를 위한 마스크 변형에 관한 연구 (A Study of Thermoplastic Masks Deformation for Reducing Scattered Ray in Radiation Therapy)

  • 이성민;이준영;김재현;정경환;서정민
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.63-69
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    • 2023
  • 두·경부 방사선치료에서 환자자세 고정과 재현성을 위하여 사용하는 열가소성플라스틱 마스크는 피부와 밀착되어 산란선을 유발한다. 고정용구 마스크에서 발생되는 산란선으로 인한 피부선량의 증가를 확인하기 위하여 고정용구의 피부밀착 부위를 감소시킴에 따른 산란선의 감소를 CT 스캔한 이미지를 이용하여 전산화치료계획 시스템을 통해 확인하였다. 또한 고정용구의 커버 부위 감소에 따른 셋업의 재현성문제를 확인하기 위하여 DRR과 CT영상을 이용하여 셋업의 차이를 확인하였다. 고정용구로 커버하는 부위를 감소시킴에 따라 피부표면의 선량은 유의하게 감소하였으며 얼굴 전체를 커버하여 고정하지 않아도 재현성에 재현성에 큰 차이가 없음을 확인하였다.

주파수 영역에서 에너지 확률을 이용한 얼굴 특징 추출 (Facial Feature Extraction Using Energy Probability in Frequency Domain)

  • 최진;정윤수;김기현;유장희
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권4호
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    • pp.87-95
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    • 2006
  • 본 논문에서는 얼굴 영상의 에너지 분포 특성을 이용한 새로운 특정추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 영상의 에너지 확률과 에너지 랩을 이용해서 데이터 차원이 축소된 유효정보의 추출 및 유효정보의 LDA 해석에 기반을 둔다. 일반적으로, 얼굴 영상은 고유한 에너지 분포 특성을 가지고 있다. 그러나 기존의 많은 DCT 기반 방법들은 이러한 얼굴 영상의 특성을 효과적으로 이용하지 못하는 단점이 있다. 제안된 방법은 이러한 기존 방법의 단점을 개선하기 위해 다음의 3단계 방법을 사용한다. 먼저, DCT 도메인에서 얼굴의 에너지 확률 개념을 정의하고, 이러한 에너지 확률로부터 얼굴의 에너지 맵을 생성한다. 마지막으로, 에너지 확률 지도에 위치한 주파수 계수들에 대한 LDA 적용 및 해석을 통하여 특정 벡터 추출 및 인식을 수행한다. 제안된 방법은 ETRI 데이터베이스에서 96.8%, ORL 데이터베이스에서 100%의 인식률을 보인다. 실험을 통하여 인식 성능의 개선뿐만 아니라, 특정 벡터의 차원 축소에도 효과가 있음을 알 수 있다.

영역 분할을 이용한 얼굴 영역 추출방법에 관한 연구 (A Study on Face Region Extraction Using Domain Division)

  • 김규식;채덕재;이상범
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제3권12호
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    • pp.1669-1678
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    • 2002
  • 대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 간으하도록 대칭 영역 탐색을 이용한 축소 영상에서의 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭값에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.

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마스크 매력 탐구: 아이트래킹을 활용한 수직 접이형 대 수평 접이형 마스크 비교 분석 (Exploring Mask Appeal: Vertical vs. Horizontal Fold Flat Masks Using Eye-Tracking)

  • 이준식;정난희;윤지찬;박도형;박세범
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.271-286
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    • 2023
  • COVID-19 팬데믹의 확산은 마스크를 일상생활에서의 필수품으로 변화시켰으며, 마스크에 대한 대중의 인식과 행동에 큰 변화를 일으켰다. 마스크 착용 의무의 완화가 진행되고 있는 가운데, 여전히 많은 사람들이 마스크 착용을 유지하며, 마스크를 개인의 개성과 정체성을 표현하는 패션 수단으로 활용하는 추세가 나타나고 있다. 그러나 마스크와 관련된 기존 연구는 주로 마스크의 감염 예방 효과나 팬데믹 상황에서의 채택 태도를 탐구하는 등 제한된 분야에 국한되어 있어, 마스크 디자인에 대한 소비자 선호도를 이해하기 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 마스크의 접이 방식에 따라 마스크 디자인을 수평 접이형 마스크와 수직 접이형 마스크 두 가지 유형으로 구분하고, 각각의 디자인에 대한 소비자 지각과 선호도를 설문 및 시선 추적 방법론을 활용하여 조사하였다. 소비자 설문에 대한 T 검정을 수행한 결과, 수직 접이형 마스크가 수평 접이형 마스크 대비 소비자에게 선호되며, 독특성, 세련미, 입체감, 생동감이 높게 평가되는 경향이 나타났다. 이후, 수직 접이형 마스크가 매력적으로 인식되는 원인을 실증적으로 이해하기 위해 각 마스크 디자인에 대한 아이트래킹 분석을 수행하고, 마스크 디자인 별 시선 패턴의 차이를 도출하였다. 본 연구는 마스크 관련 연구의 범위를 감염 예방 효과 검증 등의 제한적인 영역에서 나아가, 소비자의 디자인 지각 및 평가 영역까지 확장한 점, 마스크의 접이 방식이라는 디자인 요소가 소비자의 지각, 태도 및 생리적 반응에 미치는 잠재적 영향력을 설명하고자 한 점에서 이론적인 공헌이 있으며, 소비자에게 선호되는 마스크 디자인을 위한 의사결정을 지원할 수 있다는 측면에서 실무적인 함의가 있다.

대규모 비디오 감시 환경에서 프라이버시 보호를 위한 다중 레벨 특징 기반 얼굴검출 방법에 관한 연구 (Face Detection Using Multi-level Features for Privacy Protection in Large-scale Surveillance Video)

  • 이승호;문정익;김형일;노용만
    • 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.

저화질 안면 이미지의 화질 개선를 통한 안면 특징점 검출 모델의 성능 향상 (Enhancing the performance of the facial keypoint detection model by improving the quality of low-resolution facial images)

  • 이경욱;이예진;박종혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.171-187
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    • 2023
  • 저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.