많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
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.
Background: Recently, we examined the effects of 2% lidocaine gel on the tactile sensory and pain thresholds of the face, tongue and hands of symptom-free individuals using quantitative sensory testing (QST); its effect was less on the skin of the face and hands than on the tongue. Consequently, instead of 2% lidocaine gel, we examined the effect of 8% lidocaine spray on the tactile sensory and pain thresholds of the skin of the face and hands of healthy volunteers. Methods: Using Semmes-Weinstein monofilaments, QST of the skin of the cheek and palm (thenar skin) was performed in 20 healthy volunteers. In each participant, two topical sprays were applied. On one side, 0.2 mL of 8% lidocaine pump spray was applied, and on the other side, 0.2 mL of saline pump spray was applied as control. In each participant, QST was performed before and 15 min after each application. Pain intensity was measured using a numeric rating scale (NRS). Results: Both the tactile detection threshold and filament-prick pain detection threshold of the cheek and thenar skin increased significantly after lidocaine application. A significant difference between the effect of lidocaine and saline applications was found on the filament-prick pain detection threshold only. NRS of the cheek skin and thenar skin decreased after application of lidocaine, and not after application of saline. Conclusion: The significant effect of applying an 8% lidocaine spray on the sensory and pain thresholds of the skin of the face and hands can be objectively scored using QST.
비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.
최근 딥러닝 기반의 얼굴 합성 연구는 전체적인 스타일이나 헤어, 안경, 화장과 같은 요소를 포함하는 매우 사실적인 얼굴을 생성하는 결과를 보인다. 그러나 피부의 미세 구조와 같은 매우 세부적인 수준의 얼굴은 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 한 장의 얼굴 라벨 영상으로부터 피부 미세 요소의 종류와 강도 조절을 통해 더욱 사실적인 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Image-to-Image Translation 방법인 Pix2PixHD를 이용해 얼굴 영역과 피부 요소인 주름, 모공, 홍조가 표시된 라벨 영상을 변환하여 미세 요소가 추가된 얼굴 영상을 생성한다. 피부 요소 영역을 조절한 라벨 영상을 다양하게 생성함으로써 이에 대응하는 미세한 피부 요소가 반영된 다양한 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.
We propose a face tracking algorithm using skin-color based segmentation and a robust Hausdorff distance. First, we present L*a*b* color model and face segmentation algorithm. A face is segmented from the first frame of input video sequences using skin-color map. Then, we obtain an initial face model with Laplacian operator. For tracking, a robust Hausdorff distance is computed and the best possible displacement t. is selected. Finally, the previous face model is updated using the displacement t. It is robust to some noises and outliers. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm in video sequences obtained from CCD camera.
This paper discusses on facial features extraction based on proposed skin color model. Different parts of face from input image are segmented based on skin color model. Moreover, this paper also discusses on concept to detect the eye and mouth position on face. A height and width ratio (${\delta}=1.1618$) based technique is also proposed to accurate detection of face region from the segmented image. Finally, we have cropped the desired part of the face. This exactly exacted face part is useful for face recognition and detection, facial feature analysis and expression analysis. Experimental results of propose method shows that the proposed method is robust and accurate.
Objectives : Cleanser is the most basic tools used in daily skin care. I made a cold process soap using Castanea crenata inner shell (CCIS). I'd like to study the effect of face wash using CCIS cold process (CP) soap on the skin. Methods : The same water and towel were used at the same place in order to examine the skin change state immediately before and after washing face. The skin test was performed before and after 10 minutes washing the face in order to remove these external environmental factors, such as lifestyle, alcohol, tobacco, and stress etc. As a control group, the cases of washing with water and foam cleanser (F/C), which is a popular commercial product, were set. Three cases were compared and analyzed. Results : In the case of water washing, there was a significant decrease in oil (U-zone) but that was not good effect. In the case of F/C and CCIS washing, there were significant decrease in oil (T-zone), pores and pigmentation, but the significance was bigger in CCIS washing. In the case of pores, there was a significant decrease in all three cases. Conclusion : In the case of F/C and CCIS washing, it showed the effect of reducing T-zone oil, pores and pigmentation. But the significance was greater in CCIS case than in F/C case. CCIS cp soap is considered as a form of face wash that is suitable for skin care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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