• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.49-56
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• 2017

Images and Videos that include the human face contain a lot of information. Therefore, accurately extracting human face is a very important issue in the field of computer vision. However, in real life, human faces have various shapes and textures. To adapt to these variations, A model-based approach is one of the best ways in which unknown data can be represented by the model in which it is built. However, the model-based approach has its weaknesses when the motion between two frames is big, it can be either a sudden change of pose or moving with fast speed. In this paper, we propose an enhanced human face-tracking model. This approach included human face detection and motion estimation using Cascaded Convolutional Neural Networks, and continuous human face tracking and modeling correction steps using the Active Appearance Model. A proposed system detects human face in the first input frame and initializes the models. On later frames, Cascaded CNN face detection is used to estimate the target motion such as location or pose before applying the old model and fit new target.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제2권1호
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• pp.7-9
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• 2015

Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.102-112
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• 2007

본 논문에서는 얼굴 인식 알고리즘을 하드웨어로 설계하여 임베디드 시스템에 적용하기 위해 고정 소수점 모델을 구성하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안하였다. 얼굴 인식 알고리즘은 학습된 데이터를 사용하여 입력 영상에서 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴 영상에서 두 눈을 찾아 얼굴 검증 단계를 거치며, 얼굴 검증단계에서 얻어진 두 눈의 위치를 이용하여 얼굴 인식 단계에서 필요한 얼굴 특징 벡터를 연산하고 저장 또는 비교를 통하여 얼굴 인식을 수행한다. 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델의 유사성은 부동 소수점 모델에서 검출된 영상을 고정 소수점 모델에서 수행하여 비교하였으며 성능이 0.2% 오차 범위 안에서 일치하는 고정 소수점 모델을 구성하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.113-115
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• 2005

This thesis presents a method for 3D modeling of facial expression from frontal and mirror-reflected multi-image. Since the proposed system uses only one camera, two mirrors, and simple mirror's property, it is robust, accurate and inexpensive. In addition, we can avoid the problem of synchronization between data among different cameras. Mirrors located near one's cheeks can reflect the side views of markers on one's face. To optimize our system, we must select feature points of face intimately associated with human's emotions. Therefore we refer to the FDP (Facial Definition Parameters) and FAP (Facial Animation Parameters) defined by MPEG-4 SNHC (Synlhetic/Natural Hybrid Coding). We put colorful dot markers on selected feature points of face to detect movement of facial deformation when subject makes variety expressions. Before computing the 3D coordinates of extracted facial feature points, we properly grouped these points according to relative part. This makes our matching process automatically. We experiment on about twenty koreans the subject of our experiment in their late twenties and early thirties. Finally, we verify the performance of the proposed method tv simulating an animation of 3D facial expression.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.13-23
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• 2020

본 논문에서는 얼굴 인식 정확도에 미치는 영향을 최소화하면서 효율적으로 깊이 얼굴 영상을 압축하기 위한 양자화 변수 결정 방법을 제안한다. H.264/AVC의 양자화를 적용하여 깊이 얼굴 영상을 압축 할 때 얼굴 특징을 최대한 유지할 수 있도록 타원체 모델링의 예측 정확도와 각각의 양자화 단위 블록의 얼굴 인식에서의 중요도를 이용하여 양자화 인자를 차등적으로 부여한다. 모의실험 결과 제안된 방법을 통해 같은 압축율에서 얼굴 인식 성공률이 최대 6% 개선되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.581-587
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• 2023

글로벌 팬데믹으로 전 세계는 삶과 생존을 최우선의 가치로 방향성을 정립하고 디지털 기술을 활용한 새로운 패러다임을 만들어왔다. 언택트는 편리성의 가치를 넘어 방역과 위생 관점에서 필수적인 가치로 변하였고, 산업체 전반의 프로세스를 집체형에서 비대면으로 전환시켰다. 플랫폼은 가상공간에서 유기적인 커뮤니티를 형성하고, 기업은 실재감 기반의 새로운 서비스를 시작하였다. 현실과 유사한 환경 구축에 필요한 실재감을 위해 평면 이미지 중심의 2D에서 다면화된 3D로 정보는 표현, 저장되고 있다. 기업은 메타버스 플랫폼의 증강현실, 가상세계, 거울세계 등의 유형을 필두로 3D 모델링을 활용한 마케팅을 전개하고 있다. 이러한 변화의 시대 흐름에서 국내외 주얼리 브랜드 이커머스 환경의 3D 모델링 현황과 사례를 분석하고, 3D 모델링에 대한 주얼리 산업체의 활용 방안을 제시하는 데 본 연구의 목적이 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.267-291
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• 2021

2020년 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인한 전 세계적인 팬데믹으로 교육 현장에도 큰 변화가 있었다. 대학에서는 보조 교육 수단으로 생각했던 원격수업을 전면 도입하였고 비대면 수업이 일상화되어 교수자와 학생들은 새로운 교육환경에 적응하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화 속에서 비대면 강의의 질적 향상을 위하여 강의 만족도 영향요인에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 코로나 전과 후로 변화된 대학 강의 만족도 영향요인을 파악하기 위해 빅데이터를 활용한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 토픽 모델링을 활용하여 코로나 전과 후의 강의평을 분석하고 이를 통해 강의 만족도 영향요인을 파악하여 대학교육이 나아가야 할 방향성을 제언하였다. 또한, 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 기반으로 0.84의 F1-score를 보이는 토픽 분류 모델을 구축함으로써 강의의 만족, 불만족 요인을 다각도로 파악할 수 있으며 이를 통해 강의 만족도의 지속적인 질적 향상에 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.17-25
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• 2002

본 논문에서는 디자이너가 제작한 3차원얼굴 모델을 생성하기 위해 표준 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법을 제시한다. 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법에는 근육에 기반 한 얼굴 변형 방법이 대표적인데, 본 논문에서는 기존의 얼굴 근육에 기반 한 얼굴 변형방법의 비효율적인 면을 개선하고 근육에 기반 한 보다 직관적인 얼굴 변형을 위해 얼굴 근육 운동 예측맵을 정의하고 이를 이용하여 근육을 독립적으로 처리하고 정의 했던 기존의 단점과 근육의 배치와 설정작업을 개선하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권50호
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• pp.91-103
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• 1999

This paper deals with effectiveness of Object-Oriented Modeling and Design(OOMD) through GroupSystems V which is a typical groupware or group decision support system(GDSS) to aid group work. Objective and subjective evaluations between traditional non-GDSS face-to-face group and GDSS-supported group have been performed in terms of modeling accuracy and subjective ratings, respectively. Experimental results indicate that the GDSS group shows much better performance than the traditional group in the realm of OOMD. In particular, when a modeling task is not simple or not structured, the former outperforms the latter. Based on the questionaire, the GDSS group feel more equal status and have less dominant voices than do the non-GDSS group. These facts show that GDSS can be used effectively for OOMD under Korean cultures.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.27-34
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• 2023

본 논문은 인공지능(AI)을 이용하여 통일신라 석탑인 '경주 불국사 삼층석탑'의 복원을 위해 3D 모델링 과정을 연구했다. 기존의 3D 모델링 방식은 수많은 Verts와 Face를 생성하므로, 이로 인해 AI 학습에 상당한 시간이 소요한다. 이에 따라, Verts와 Face의 수를 낮추어 더 효율적인 3D 모델링을 수행하는 방식이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 석탑의 구조를 정점 및 면의 수로 분석하고, AI 학습에 최적화된 면수를을 최소화 하도록 모델링 방법을 연구했다. 더불어, 우리나라의 석탑 복원을 위한 인공지능학습에 최적화된 모델링 방법론을 제안하고, 인공지능 학습에 필요한 DataSet 을 확보하는 데 의미가 있다.