• 제목/요약/키워드: facial features extraction

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다양한 형식의 얼굴정보와 준원근 카메라 모델해석을 이용한 얼굴 특징점 및 움직임 복원 (Facial Features and Motion Recovery using multi-modal information and Paraperspective Camera Model)

  • 김상훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권5호
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    • pp.563-570
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    • 2002
  • 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.

몽타주 기법과 음영합성 기법을 이용한 벡터기반 얼굴 생성 (Vector-based Face Generation using Montage and Shading Method)

  • 박연출;오해석
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권6호
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    • pp.817-828
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    • 2004
  • 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.

후보영역의 밝기 분산과 얼굴특징의 삼각형 배치구조를 결합한 얼굴의 자동 검출 (Automatic Face Extraction with Unification of Brightness Distribution in Candidate Region and Triangle Structure among Facial Features)

  • 이칠우;최정주
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.23-33
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    • 2000
  • 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.

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ASM 기반의 얼굴 특징 영역 추출 및 변형된 알파 블렌딩을 이용한 가상 메이크업 프로그램 (A Virtual Makeup Program Using Facial Feature Area Extraction Based on Active Shape Model and Modified Alpha Blending)

  • 구자명;조태훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.1827-1835
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    • 2010
  • 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.

A Framework for Facial Expression Recognition Combining Contextual Information and Attention Mechanism

  • Jianzeng Chen;Ningning Chen
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제20권4호
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    • pp.535-549
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    • 2024
  • 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.

얼굴 특징 실시간 자동 추적 (Real-Time Automatic Tracking of Facial Feature)

  • 박호식;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.1182-1187
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    • 2004
  • 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.

손정맥 패턴 추출에 관한 연구 (A Study of the extraction of a Hand Vein Pattern)

  • 김종석;백한욱;정진현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.3022-3024
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    • 2000
  • 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.

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일반화 대칭 변환을 이용한 축소 영상에서의 얼굴특징추출 (Facial Feature Extraction in Reduced Image using Generalized Symmetry Transform)

  • 팽영혜;정성환
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.569-576
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    • 2000
  • 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.

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컬러 정지 영상에서 색상과 모양 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 (Facial Regions Detection Using the Color and Shape Information in Color Still Images)

  • 김영길;한재혁;안재형
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.67-74
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    • 2001
  • 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.

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벡터기반의 캐리커처 자동생성에 관한 연구 (A Study on Vector-based Automatic Caricature Generation)

  • 박연출;오해석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권6호
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    • pp.647-656
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    • 2003
  • 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.