본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 몽타주 기법과 음영합성 기법을 이용한, 디자이너(예술가)의 감각을 살린 벡터 기반의 얼굴 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사진으로부터 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 얼굴을 자동으로 생성해 주는 시스템이며, 윤곽선만을 사용하던 기존의 얼굴 생성 시스템과 달리 컬러 기반이며, 음영을 사진으로부터 추출하여 이를 이목구비 이미지와 합성하여 생성하는 방식이다. 따라서 실사형에 좀 더 근접한 얼굴을 생성할 수 있다는 장점을 갖는다. 또, 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 얼이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 디자이너 또는 그림 작가의 느낌을 결과물에 그대로 유지할 수 있도록 한다는 점에서 타 접근방식과의 차별성을 갖는다. 또, 2D 아바타에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다.
본 논문에서는 복잡한 배경으로부터 자연스런 상태로 촬영된 얼굴들을 검출하는 알고리듬에 대해 기술한다. 이 방법은 얼굴영역이 적당한 크기의 블록내에서는 비교적 비슷한 밝기는 지닌다는 점에 착안하였다. 이 사실을 근거로, 먼저 영상을 계층적으로 블록화하고, 블록들의 밝기가 서로 비슷한 영역을 신속히 얼굴후보로 선택하여, 후보영역내에서 구체적인 얼굴특징을 찾는 단계적 처리방법을 도입하였다. 후보영역내의 구체적인 특징추출을 위해서 어둡고 좁은 영역을 강조하는 국소 휘도치 변환법을 사용하였으며 최종 판단을 위해서는 얼굴의 각 기관이 갖는 삼각형의 배치구조를 제약으로 사용하였다. 매우 간단한 방법으로 얼굴영역을 처리하였기 때문에 특징점들을 추출할 때 생기는 파라메터 설정문제를 피할수 있고 그 결과 파라메터값에 크게 의존하지 않는 안정된 시스템 구현이 가능하다.
본 논문은 사용자 사진에서 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 얼굴의 각 특징 점을 추출하고, 추출 된 특징점을 이용하여 화장할 부분의 영역을 생성 한다. 기존의 가상 메이크업 프로그램에서는 사용자가 수동적으로 몇 개의 특징 점을 정확히 선택해야 하는데서 불편함을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 가상 메이크업 프로그램에서는 ASM을 이용하여 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다. 자연스러운 화장 효과를 표현하기 위해서 기본적인 알파 블렌딩을 각각 화장품의 특징에 맞게 변형하여 사용자 피부색과 화장품의 색을 혼합한다. 얼굴 윤곽, 눈, 눈썹, 입술, 볼의 영역을 생성하고, Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner, Eye Shadow 종류의 화장을 할 수 있게 구현하였다.
Facial expressions (FEs) serve as fundamental components for human emotion assessment and human-computer interaction. Traditional convolutional neural networks tend to overlook valuable information during the FE feature extraction, resulting in suboptimal recognition rates. To address this problem, we propose a deep learning framework that incorporates hierarchical feature fusion, contextual data, and an attention mechanism for precise FE recognition. In our approach, we leveraged an enhanced VGGNet16 as the backbone network and introduced an improved group convolutional channel attention (GCCA) module in each block to emphasize the crucial expression features. A partial decoder was added at the end of the backbone network to facilitate the fusion of multilevel features for a comprehensive feature map. A reverse attention mechanism guides the model to refine details layer-by-layer while introducing contextual information and extracting richer expression features. To enhance feature distinguishability, we employed islanding loss in combination with softmax loss, creating a joint loss function. Using two open datasets, our experimental results demonstrated the effectiveness of our framework. Our framework achieved an average accuracy rate of 74.08% on the FER2013 dataset and 98.66% on the CK+ dataset, outperforming advanced methods in both recognition accuracy and stability.
본 논문에서는 실시간으로 눈과 눈썹주위의 특징을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 적외선 LED와 적외선카메라로 밝은 동공 효과를 만들어 동공을 추적 한 후, 템플릿은 얼굴 특징을 매개변수화 하기 위해, 동공 좌표는 각각의 프레임에서 눈과 눈썹 영상을 추출하기 위하여 사용한다. 또한, 템플릿 변수는 표본 영상을 가지고 학습하는 과정에서 구성한 PCA기저를 이용하여 추출된 영상을 PCA 분석하여 구한다. 제안된 시스템은 초당 30 프레임의 영상에서 초기 설정 및 교정 작업 없이 머리 움직임이 많거나 폐색이 있는 경우에도 견실하게 동작하였다.
Biometrics is the electronic recognition of individuals achieved through a process of extracting, and then verifying, features which are unique to that individual. This field is rapidly evolving technology that has to be widely adopted in a broad range of applications. Many methods have been studied such as extraction of the facial features, the voice, the vein and even a person's signature. Among biometrics, a hand veins provide large, robust, stable, hidden biometric features. Hand vein patterns have been proven to be absolutely unique by Cambridge Consultants Ltd. Because of this advantage, hand vein recognition are recently developing field in the field of a security.
일반화 대칭 변환(Generalized Symmetry Transform : GST)은 디칭성을 이용하여 영상의 사전 정보 없이 얼굴 특징의 위치를 추출할 수 있는 방법이다. 그러나, 눈, 코, 입 등의 특징보다 마스크의 크기가 커야 하므로 많은 처리시간이 필요하다. 그리고, 얼굴의 특징을 결정하기 위해 통계적 처리가 수반되는 중심선 계산으로 인해 처리 과정이 복잡하다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫째, 처리 시간을 단축하기 위해 원 영상 대신 영상의 정보를 충분히 가지는 축소 영상을 사용하였다. 둘째, 중심선 계산을 위해 복잡한 통계적 처리 대신 추출된 첨두치의 위치를 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위해, 정면, 회전, 안경, 수염이 있는 영상 등 200개의 영상에 대해 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법은 85%의 특징 탐지율과 기존의 방법에 비해 약 53배 이상감소된 처리시간을 나타내었다.
본 논문에서는 컬러 정지 영상에서 색상과 모양 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분만을 이용하여 조명의 영향을 줄일 수 있다. 피부색 분할을 한후 얼굴 후보 영역들의 잡음 제거와 단순화를 위해 형태학적 필터와 기하학적 교정을 거친다. 입력 영상 내에 여러 사람이 존재할 경우에도 레이블링을 통해 각각의 얼굴 후보 영역들로 분리할 수 있고, 또한 2차 모멘트를 기반으로 한 타원 특징들을 추출하여 기울어진 얼굴 영역들도 성공적으로 검출할 수 있다.
본 논문에서는 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 캐리커처를 자동으로 생성해 주는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 2D 캐릭터에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다. 또, 벡터의 특징으로 인해 모바일 상에서도 적은 용량으로 이용가능하다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.