• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2129-2147
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• 2019

This paper introduces an adaptive face recognition method based on a Novel Incremental Kernel Nonparametric Discriminant Analysis (IKNDA) that is able to learn through time. More precisely, the IKNDA has the advantage of incrementally reducing data dimension, in a discriminative manner, as new samples are added asynchronously. Thus, it handles dynamic and large data in a better way. In order to perform face recognition effectively, we combine the Gabor features and the ordinal measures to extract the facial features that are coded across local parts, as visual primitives. The variegated ordinal measures are extraught from Gabor filtering responses. Then, the histogram of these primitives, across a variety of facial zones, is intermingled to procure a feature vector. This latter's dimension is slimmed down using PCA. Finally, the latter is treated as a facial vector input for the advanced IKNDA. A comparative evaluation of the IKNDA is performed for face recognition, besides, for other classification endeavors, in a decontextualized evaluation schemes. In such a scheme, we compare the IKNDA model to some relevant state-of-the-art incremental and batch discriminant models. Experimental results show that the IKNDA outperforms these discriminant models and is better tool to improve face recognition performance.

• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.243-245
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• 2007

This letter presents a new feature extraction method based on the private energy map (PEM) technique to utilize the energy characteristics of a facial image. Compared with a non-facial image, a facial image shows large energy congestion in special regions of discrete cosine transform (DCT) coefficients. The PEM is generated by energy probability of the DCT coefficients of facial images. In experiments, higher face recognition performance figures of 100% for the ORL database and 98.8% for the ETRI database have been achieved.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.69-72
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• 2002

Human face detection has many applications such as face recognition, face or facial feature tracking, pose estimation, and expression recognition. We present a new method for automatically segmentation and face detection in color images. Skin color alone is usually not sufficient to detect face, so we combine the color segmentation and shape analysis. The algorithm consists of two stages. First, skin color regions are segmented based on the chrominance component of the input image. Then regions with elliptical shape are selected as face hypotheses. They are certificated to searching for the facial features in their interior, Experimental results demonstrate successful detection over a wide variety of facial variations in scale, rotation, pose, lighting conditions.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.247-250
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• 2005

많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.184-185
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• 2018

개인의 얼굴 표정을 인식하고 그 사람에게 적합한 음악을 재생하는 시스템 인 Face Song Player가 제공됩니다. 얼굴 윤곽선 정보를 학습하고 평균을 추출하여 얼굴 모양 정보를 획득합니다. MUCT DB는 학습을위한 DB로 사용되었습니다. 얼굴 표정을 인식하기 위해 표정이 없는 이미지를 기반으로 각 표현의 특성 차이를 사용하여 알고리즘을 설계했습니다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.26-34
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• 2024

Most human emotions are conveyed through facial expressions, which represent the predominant source of emotional data. This research investigates the impact of crowds on human emotions by analysing facial expressions. It examines how crowd behaviour, face recognition technology, and deep learning algorithms contribute to understanding the emotional change according to different level of crowd. The study identifies common emotions expressed during congestion, differences between crowded and less crowded areas, changes in facial expressions over time. The findings can inform urban planning and crowd event management by providing insights for developing coping mechanisms for affected individuals. However, limitations and challenges in using reliable facial expression analysis are also discussed, including age and context-related differences.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1357-1367
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• 2013

최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.191-196
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• 2005

칼라 영상을 이용한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히, 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서, 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론을 바탕으로 한 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 평가하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-19
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• 2012

디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.47-55
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• 2010

본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.