• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제10권4호
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• pp.135-147
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• 2003

With the development of multimedia and optical technologies, application systems with facial features hare been increased the interests of researchers, recently. The previous research efforts in face processing mainly use the frontal images in order to recognize human face visually and to extract the facial expression. However, applications, such as image database systems which support queries based on the facial direction and image arrangement systems which place facial images automatically on digital albums, deal with the directional characteristics of a face. In this paper, we propose a method to detect facial directions by using facial features. In the proposed method, the facial trapezoid is defined by detecting points for eyes and a lower lip. Then, the facial direction formula, which calculates the right and left facial direction, is defined by the statistical data about the ratio of the right and left area in facial trapezoids. The proposed method can give an accurate estimate of horizontal rotation of a face within an error tolerance of $\pm1.31$ degree and takes an average execution time of 3.16 sec.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.57-67
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• 2003

최근 멀티미디어 처리 기술과 광학 기술의 발달과 더불어 얼굴 영상 정보를 이용한 응용 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 얼굴 정보와 관련한 연구들은 대부분 정면 영상을 해석하여 사람을 식별하거나 영상의 표정을 분석하는데 초점을 두어왔으며 임의의 얼굴 영상의 방향성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 특히, 한대의 카메라로 연속 촬영된 이미지들을 이용하는 기존의 방향성 검출 기법에서는 초기 영상이 정면 영상이어야 하는 제약점을 가진다. 본 논문에서는 얼굴의 특징 정보를 이용하여 임의의 얼굴 영상의 방항성을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 두 눈과 입술의 특징점을 기반으로 얼굴 사다리꼴을 정의하고, 얼굴 사다리꼴의 좌$.$우 면적을 비교한 통계 데이터를 이용하여 얼굴 영상의 좌.우 방향성을 계산하는 방향성 함수를 정의한다. 제안된 얼굴 영상의 검출 기법은 얼굴 영상의 방향성에 따라 얼굴 영상의 좌$.$우 여백을 안정적으로 설정하는 영상의 자동 배치 응용에 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.570-579
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• 2005

표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.227-230
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• 2002

In this paper we concentrate on overall direction of the gaze based on a head pose for human computer interaction. To decide a gaze direction of user in a image, it is important to pick up facial feature exactly. For this, we binarize the input image and search two eyes and the mouth through the similarity of each block ( aspect ratio, size, and average gray value ) and geometric information of face at the binarized image. We create a imaginary plane on the line made by features of the real face and the pin hole of the camera to decide the head orientation. We call it the virtual facial plane. The position of a virtual facial plane is estimated through projected facial feature on the image plane. We find a gaze direction using the surface normal vector of the virtual facial plane. This study using popular PC camera will contribute practical usage of gaze tracking technology.

• 한국패션뷰티학회지
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• 제3권2호
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• pp.31-38
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• 2005

Make-up changes facial images. In particular, eyebrow make-up is a part of changing expression most easily and effectively. While color make-up is helpful to produce women's desired image with their favorite colors, eyebrow make-up is hidden actor to give a clear impression to others. Therefore, this study connected facial type which is an important factor deciding facial image with eyebrow, examined image of eyebrow make-up and that changed by facial types and aimed to be helpful in producing more effective facial image with eyebrow make-up considering one's facial type. Consequently, it was found that eyebrow make-up was a great factor in making better facial impression and image and complementing the weakness of facial type. h strong impression of facial type can be changed into soft shape or foolish shape in worse case depending on the types of eyebrow make-up. Eyebrow make-up shows charming image as angle of eyebrow is steep, heavy image as eyebrow is horizontal, cold image as eyebrow tail rises and simple and dull image as it lowers. Therefore, it is known that image of eyebrow make-up can be governed by several factors including angle and direction of eyebrow. Consequently, it is thought that most effective eyebrow make-up considers individual facial types, images of their eyes, noses and mouths and factors deciding angle, direction and colors of eyebrow.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.234-243
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• 2006

최근 급속한 HCI(Human-Computer Interaction) 및 감시 기술의 발달로, 얼굴영상을 처리하는 다양한 시스템들에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 이런 얼굴영상을 처리하는 시스템들에 대한 연구는 주로 얼굴인식이나 얼굴 표정분석과 같은 분야에 집중되었고, 얼굴의 방향성 검출과 같은 분야에는 많은 연구가 수행되지 못하였다. 본 논문은 두 눈썹과 아래 입술로 구성된 얼굴삼각형(Facial Triangle)이라는 특징을 이용하여 얼굴의 방향성을 쉽게 측정하는 방법을 제안한다. 특히, 하나의 이미지만을 사용하여 얼굴의 수평 회전각과 수직 회전각을 구하는 간단한 공식을 소개한다. 수평회전각은 좌 우 얼굴삼각형간의 면적비율을 이용하여 계산하고, 수직회전각은 얼굴삼각형의 밑변과 높이 비율을 이용하여 계산한다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 오차범위 ${\pm}1.68^{\circ}$ 내에서 수평회전각을 구할 수 있었고, 수직회전각은 회전각이 증가할수록 오류가 줄어드는 경향을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.6000-6017
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• 2018

This paper presents a new descriptor, named Histograms of Prominent Edge Directions (HPED), for the recognition of facial expressions in a person-independent environment. In this paper, we raise the issue of sampling error in generating the code-histogram from spatial regions of the face image, as observed in the existing descriptors. HPED describes facial appearance changes based on the statistical distribution of the top two prominent edge directions (i.e., primary and secondary direction) captured over small spatial regions of the face. Compared to existing descriptors, HPED uses a smaller number of code-bins to describe the spatial regions, which helps avoid sampling error despite having fewer samples while preserving the valuable spatial information. In contrast to the existing Histogram of Oriented Gradients (HOG) that uses the histogram of the primary edge direction (i.e., gradient orientation) only, we additionally consider the histogram of the secondary edge direction, which provides more meaningful shape information related to the local texture. Experiments on popular facial expression datasets demonstrate the superior performance of the proposed HPED against existing descriptors in a person-independent environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.175-178
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• 2001

This paper proposes a novel human-computer interaction system for the disabled using recognition of face direction. Face direction is recognized by comparing positions of center of gravity between face region and facial features such as eyes and eyebrows. The face region is first selected by using color information, and then the facial features are extracted by applying a separation filter to the face region. The process speed for recognition of face direction is 6.57frame/sec with a success rate of 92.9% without any special hardware for image processing. We implement human-computer interaction system using screen menu, and show a validity of the proposed method from experimental results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.748-757
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• 2017

In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.