• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.195-202
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• 2011

Objective: The aim of this study is to investigate and review the previous researches about objective measuring fatigue caused by visual stimuli. Also, we analyze possibility of alternative visual fatigue measurement methods using facial expression recognition and gesture recognition. Background: In most previous researches, visual fatigue is commonly measured by survey or interview based subjective method. However, the subjective evaluation methods can be affected by individual feeling's variation or other kinds of stimuli. To solve these problems, signal and image processing based visual fatigue measurement methods have been widely researched. Method: To analyze the signal and image processing based methods, we categorized previous works into three groups such as bio-signal, brainwave, and eye image based methods. Also, the possibility of adopting facial expression or gesture recognition to measure visual fatigue is analyzed. Results: Bio-signal and brainwave based methods have problems because they can be degraded by not only visual stimuli but also the other kinds of external stimuli caused by other sense organs. In eye image based methods, using only single feature such as blink frequency or pupil size also has problem because the single feature can be easily degraded by other kinds of emotions. Conclusion: Multi-modal measurement method is required by fusing several features which are extracted from the bio-signal and image. Also, alternative method using facial expression or gesture recognition can be considered. Application: The objective visual fatigue measurement method can be applied into the fields of quantitative and comparative measurement of visual fatigue of next generation display devices in terms of human factor.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.200-203
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• 2021

본 논문은 여러 인공지능 기술 중 이미지 분류를 통한 사람의 얼굴 표정을 인식하는 프로그램을 통해 사람의 표정을 인식하여 거울에 나타내는 스마트미러 기술을 소개한다. 여러 사람의 5가지 표정이미지를 통하여 인공지능으로 학습하였고, 사람이 거울을 볼 때 거울이 그 표정을 인식하여 인식한 결과를 거울에 나타내는 방식이다. 여러 사람의 얼굴을 표정별로 구분되어있는 dataset을 kaggle에서 제공하는 fer2013을 이용하여 사용하였고, 이미지 데이터 분류를 위해 네트워크 구조는 컨볼루션 신경망 구조를 이용하여 학습하였다. 최종적으로 학습된 모델을 임베디드 보드인 라즈베리파이4를 통해서 얼굴을 인식하여 거울을 통해 디스플레이에 나타내는 구조이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.143-153
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• 2006

얼굴 특징 검출은 HCI, 얼굴 인식, 얼굴 추적, 표정 인식 및 이미지 데이터 검색등과 같은 응용분야의 근간 기술이다. 실시간 환경에서 얼굴 특징 검출을 처리하기 위해서는 검출 알고리즘의 속도가 중요한 관건으로 작용하고 있다. 또한 빛의 변화, 대상의 위치, 각도, 복잡한 배경등과 같은 요인들은 얼굴 특징 검출 알고리즘의 검출율을 낮추는데 영향을 미치므로 이를 개선한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 검출율과 검출 속도를 동시에 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 얼굴 이미지에 빛 보상 알고리즘인 CLAHE를 이용하여 빛의 변화에 강건하도록 이미지를 개선한 다음 얼굴 피부 영역을 검출한다. 검출한 피부 영역에서 얼굴 특징 포인트를 추출하기 위해 얼굴 특징의 외형기반 기하학적 성질을 이용한다. 제안 알고리즘은 얼굴 특징 검출의 정확도를 높일 뿐 아니라 빠른 검출 속도를 보임으로써 얼굴 추적, 인식 등과 같은 실시간 응용분야에 적용할 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권4호
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• pp.39-47
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• 2016

This study is a smart tourism research based on face recognition applied system that manages individual information of foreign tourists to smartphone. It is a way to authenticate by using face recognition, which is biometric information, as a technology applied to identification inquiry, immigration control, etc. and it is designed so that tourism companies can provide customized service to customers by applying algorism to smartphone. The smart tourism system based on face recognition is a system that prepares the reception service by sending the information to smartphone of tourist service company guide in real time after taking faces of foreign tourists who enter Korea for the first time with glasses attached to the camera. The smart tourism based on face recognition is personal information recognition technology, speech recognition technology, sensing technology, artificial intelligence personal information recognition technology, etc. Especially, artificial intelligence personal information recognition technology is a system that enables the tourism service company to implement the self-promotion function to commemorate the visit of foreign tourists and that enables tourists to participate in events and experience them directly. Since the application of smart tourism based on face recognition can utilize unique facial data and image features, it can be beneficially utilized for service companies that require accurate user authentication and service companies that prioritize security. However, in terms of sharing information by government organizations and private companies, preemptive measures such as the introduction of security systems should be taken.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1136-1141
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• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.917-924
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• 2018

Recently, researches using LBP and SVM have been performed as one of the image - based methods for facial emotion recognition. LBP, introduced by Ojala et al., is widely used in the field of image recognition due to its high discrimination of objects, robustness to illumination change, and simple operation. In addition, CS(Center-Symmetric)-LBP was used as a modified form of LBP, which is widely used for face recognition. In this paper, we propose a method to detect four facial expressions such as expressionless, happiness, surprise, and anger using deep neural network. The validity of the proposed method is verified using accuracy. Based on the existing LBP feature parameters, it was confirmed that the method using the deep neural network is superior to the method using the Adaboost and SVM classifier.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.425-426
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• 2021

최근 청소년들의 무면허 운전으로 인한 인재 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 무면허 주행은 일부 청소년들의 호기심과 도전의 온상이 되고 있으며 이를 방지하기 위해 가정에서 스마트키를 관리하는 것에도 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 안면인식 알고리즘을 이용하여 운전석에 앉은 운전자의 얼굴을 사전에 저장된 정보와 비교하고 등록된 운전자임을 판단하여 시동을 제어하는 시스템을 설계하였다. 등록된 운전자 인증이 성공 시 매칭 정확도와 Unlock 메시지를 라즈베리파이에 연결된 LCD에 출력하며 미등록자인 경우, Lock 메시지를 출력한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.754-774
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• 2023

Wrestling is one of the popular events for modern sports. It is difficult to quantitatively describe a wrestling game between athletes. And deep learning can help wrestling training by human recognition techniques. Based on the characteristics of latest wrestling competition rules and human recognition technologies, a set of wrestling competition video analysis and retrieval system is proposed. This system uses a combination of literature method, observation method, interview method and mathematical statistics to conduct statistics, analysis, research and discussion on the application of technology. Combined the system application in targeted movement technology. A deep learning-based facial recognition psychological feature analysis method for the training and competition of classical wrestling after the implementation of the new rules is proposed. The experimental results of this paper showed that the proportion of natural emotions of male and female wrestlers was about 50%, indicating that the wrestler's mentality was relatively stable before the intense physical confrontation, and the test of the system also proved the stability of the system.

• 대한안전경영과학회지
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• 제24권1호
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• pp.31-38
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• 2022

The most common symptoms of COVID-19 are high fever, cough, headache, and fever. These symptoms may vary from person to person, but checking for "fever" is the government's most basic measure. To confirm this, many facilities use thermographic cameras. Since the previously developed thermographic camera measures body temperature one by one, it takes a lot of time to measure body temperature in places where many people enter and exit, such as multi-use facilities. In order to prevent malfunctions and errors and to prevent sensitive personal information collection, this research team attempted to develop a facial recognition thermographic camera. The purpose of this study is to compensate for the shortcomings of existing thermographic cameras with disaster safety IoT integrated solution products and to provide quarantine systems using advanced facial recognition technologies. In addition, the captured image information should be protected as personal sensitive information, and a recent leak to China occurred. In order to prevent another case of personal information leakage, it is urgent to develop a thermographic camera that reflects this part. The thermal imaging camera system based on facial recognition technology developed in this study received two patents and one application as of January 2022. In the COVID-19 infectious disease disaster, 'quarantine' is an essential element that must be done at the preventive stage. Therefore, we hope that this development will be useful in the quarantine management field.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.7-16
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• 2010

패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.