• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.579-582
• /
• 1999

In this paper, we propose a human face detection algorithm using adaptive skin color model and neural networks. To attain robustness in the changes of illumination and variability of human skin color, we perform a color segmentation of input image by thresholding adaptively in modified hue-saturation color space (TSV). In order to distinguish faces from other segmented objects, we calculate invariant moments for each face candidate and use the multilayer perceptron neural network of backpropagation algorithm. The simulation results show superior performance for a variety of poses and relatively complex backgrounds, when compared to other existing algorithm.

• 대한화장품학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.455-463
• /
• 2018

피부의 탄성은 주로 콜라겐, 탄력섬유 등이 풍부한 진피의 영향을 받는다. 하지만, 피부의 가장 바깥층인 각질층의 변화가 피부의 기계적인 특성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해선 아직 명확하게 밝혀지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 새롭게 디자인한 시험방법을 통해 피부 깊이별 탄성 특성과 수화과정을 통한 각질층 변화가 피부 탄성 특성에 어떻게 영향을 주는지를 알아보았다. 또한 이 방법을 이용해 얼굴피부와 하박내측 피부의 특성을 비교 평가하였다. 25-40세 연령의 건강한 성인 10명을 대상으로, 피부 깊이별 탄성 특성을 연구하기 위해 $Cutometer^{(R)}$의 음압을 다양하게 설정하여 얼굴피부와 하박내측 피부의 탄성 특성을 측정하여 비교 평가하였다. 음압은 100, 200, 300, 450 mbar로 구분하여 측정하였다. 또한 충분한 수화과정을 통해 각질층의 변화를 유도하고, 다양한 음압 조건에서 피부 탄성 특성을 측정하였다. 그 결과, 음압 조건을 달리함에 따라 피부 깊이에 따른 탄성 특성 측정이 가능함을 확인하였다. 그리고 하박내측 피부의 R7 값은 모든 음압조건에서 얼굴피부보다 통계적으로 유의하게 높았다(p < 0.05). 또한 수화과정에 의한 각질층의 변화는 피부탄성 특성에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 특히 얼굴피부의 R7 값은 300 mbar 음압조건에서 수화전 상태의 피부에 비해 통계적으로 유의하게 변화하였다(p < 0.05). 그리고 전체적으로 얼굴피부가 하박내측 피부보다 수화과정에 더 크게 영향을 받고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다양한 음압조건과 피부 수화 과정을 활용한다면, 각질층 및 표피층의 변화를 고려한 피부탄력특성을 평가할 수 있는 유용한 시험법이 될 것으로 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.146-149
• /
• 2009

실시간 영상에서 사람의 얼굴 검출은 얼굴 인식분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 영역 및 추적하였다. 실험 결과 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.641-648
• /
• 2001

A face detection in color images is important for many multimedia applications. It is first step for face recognition and can be used for classifying specific shorts. This paper describes a new method to detect faces in color images based on the skin color and hair color. This paper presents a fuzzy-based method for classifying skin color region in a complex background under varying illumination. The Fuzzy rule bases of the fuzzy system are generated using training method like a genetic algorithm(GA). We find the skin color region and hair color region using the fuzzy system and apply the convex-hull to each region and find the face from their intersection relationship. To validity the effectiveness of the proposed method, we make experiment with various cases.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1048-1052
• /
• 2004

In this work, we have investigated a role of linking parameter in Pulse-Coupled Neural Network(PCNN) which is suggested to explain the synchronous activities among neurons in the cat cortex. Then we have found a method to determine the linking parameter for a satisfactory face detection performance in a given color image. Face detection algorithm which uses the color information is independent on pose, size and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise and so on. Depending on these conditions, PCNN's linking parameters should be selected an appropriate values. First we obtained the mean and variance of the skin-tone colors by experiments. Then, we introduced a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has the highest level value (255) and the other pixels have values between 0 and 255 according to normal distribution with a variance. This preprocessing leads to an easy decision of the linking parameter of the Pulse-Coupled Neural Network. Through experiments, it is verified that the proposed method can improve the face detection performance compared to the existing methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.137-144
• /
• 2017

얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
• /
• pp.1252-1255
• /
• 2002

In this paper, face recognition algorithm, by using skin color information of HSI color coordinate collected from face images, elliptical mask, fratures of face including eyes, nose and mouth, and geometrical feature vectors of face and facial angles, is proposed. The proposed algorithm improved face region extraction efficacy by using HSI information relatively similar to human's visual system along with color tone information about skin colors of face, elliptical mask and intensity information. Moreover, it improved face recognition efficacy with using feature information of eyes, nose and mouth, and Θ1(ACRED), Θ2(AMRED) and Θ 3(ANRED), which are geometrical face angles of face. In the proposed algorithm, it enables exact face reading by using color tone information, elliptical mask, brightness information and structural characteristic angle together, not like using only brightness information in existing algorithm. Moreover, it uses structural related value of characteristics and certain vectors together for the recognition method.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.55-60
• /
• 2014

본 논문에서는 자연 영상에서 피부색 색상과 채도를 기초로 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명 보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본 영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 10장의 자연 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 대한화장품학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.333-338
• /
• 2008

PRIMOS $body^{(R)}$ 기기를 이용한 얼굴부피 평가법 개발에 관한 연구를 진행하였다. 평가법의 신뢰성을 확인하고자 세 명의 시험자가 마네킹과 사람을 대상으로 얼굴 부피를 측정하였다. 마네킹의 얼굴에 여러 가지 부피의 찰흙을 붙이고, 기기로 얼굴을 측정하였는데, 실제 찰흙의 부피와 측정값 사이에 높은 상관성($R^2=0.99$)이 있는 것으로 나타났다.% RSD와 Gage R&R 분석으로 기기의 정확성, 반복성, 재현성을 확인한 결과 신뢰성이 있는 결과를 얻었다. 이와 같은 평가법을 얼굴 붓기 감소에 영향을 주는 화장품의 효능을 평가하는데 적용하였다. 10명의 건강한 여성을 대상으로 화장품 사용 전후 얼굴의 부피를 측정한 결과, 얼굴의 부피가 감소하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 PRIMOS $body^{(R)}$를 이용한 얼굴 부피 평가법은 인체평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.