• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.608-616
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• 2001

본 논문은 K-L 변환을 기반으로 한 Fisherface 알고리즘과 fixed graph matching (FGM) 방법을 이용하여 보다 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 동적 링크 구조 방법 중에 하나인 elastic graph matching (EGM)은 얼굴의 모양 정보뿐만 아니라, 영상 픽셀의 그레이 정보를 동시에 이용하는 하며, 클래스를 구분하는 방법인 Fisherface 알고리즘은 빛의 방향 및 얼굴 표정과 같은 영상의 변화에 대해 강인하다고 알려져 있다. 위의 두 방법으로부터 제안한 알고리즘에서는 영상 그래프의 각 노드에 대해 Fisherface방법을 적용함으로써 레이블된 그래프 벡터의 차원을 줄일 뿐만 아니라 효율적으로 클래스를 구분하기 위한 특징 벡터를 제공한다. 그럼으로써 기존의 EGM 방법에 비해 인식 속도 면에서 상당한 향상 결과를 얻을 수 있었다. 특히, Olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 Yale 대학 데이터베이스에 대해 실험한 결과 제안한 얼굴 인식 알고리즘은 hold-out 방법에 의한 실험 결과, 평균 90.1%로 기존의 한 방법만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다.

• 대한화장품학회지
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• 제44권3호
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• pp.231-238
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• 2018

얼굴 피부는 신체 건강을 표현할 뿐만 아니라 매력을 결정하는 요소 중 하나이다. 특히 윤기 나는 피부는 대부분의 사람들이 선호하며 윤기 나는 피부 표현을 위해 다양한 화장품들이 만들어져왔다. 하지만 윤기 있는 피부는 주관적 평가이기 때문에 기름진 피부의 경우 기존의 피부 윤기 평가 방법으로는 명확한 윤기 있는 피부로 평가하기가 어렵다. 더욱이 윤기와 유사하게 광이 있지만 부정적으로 평가되는 번들거리는 피부와 명확한 분류 기준 또한 없는 상황이다. 본 연구에서는 피부측정 파라미터 5개[피부 광채, 피부 보습, 피부 투명도, 피부 피지, 안면 이미지]를 측정하였고, 연구대상자들이 촬영된 안면 이미지를 근거하여 각각의 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부의 이미지를 선별하여 피부 측정의 정량화를 통해 비교 분석하였다. 그 결과 번들거리는 피부에서 피부 광채 및 피지 증가, 투명도 감소, 보습 감소를 확인하였다. 그러나 윤기 있는 피부의 경우 피부 광채, 피지, 투명도는 유사한 패턴을 보였지만 보습이 유의차 있게 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에서는 기기측정 및 정량적 평가를 통해서 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부를 분류하는 객관적 평가 기준을 제시하고자 한다.