• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.45-52
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• 2000

본 연구에서는 인체 상반신영상에서 얼굴부위를 분할하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 HWT를 적용하여 영상의 경계를 이루는 차분영상인 고주파대역과 평균영상인 저주파대역으로 분리하고, 저주파대역에서 고립점과 돌출부위, 경계중복점을 제거하였다. 또한 제안한 경계검출 알고리즘으로 경계를 검출하고 단순화시켰으며, 1픽셀 단위의 세선화과정을 통하여 경계를 선명하게 하였다. 그리고 제안 한 폐곡선추적 알고리즘으로 얼굴부위 경계만을 추출한 뒤, 마스크를 구성하고 원영상과의 정합을 통하여 얼굴부위분할을 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 얼굴부위 분할실험을 실행한 결과 95.88%의 분할값을 갖는 얼굴분할이 이루어졌다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2333-2345
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• 2024

Facial wrinkles are widely used to evaluate skin condition or aging for various fields such as skin diagnosis, plastic surgery consultations, and cosmetic recommendations. In order to effectively process facial wrinkles in facial image analysis, accurate wrinkle segmentation is required to identify wrinkled regions. Existing deep learning-based methods have difficulty segmenting fine wrinkles due to insufficient wrinkle data and the imbalance between wrinkle and non-wrinkle data. Therefore, in this paper, we propose a new facial wrinkle segmentation method based on a UNet++ model. Specifically, we construct a new facial wrinkle dataset by manually annotating fine wrinkles across the entire face. We then extract only the skin region from the facial image using a facial landmark point extractor. Lastly, we train the UNet++ model using both dice loss and focal loss to alleviate the class imbalance problem. To validate the effectiveness of the proposed method, we conduct comprehensive experiments using our facial wrinkle dataset. The experimental results showed that the proposed method was superior to the latest wrinkle segmentation method by 9.77%p and 10.04%p in IoU and F1 score, respectively.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.692-702
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• 2017

LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.175-182
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• 2010

본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.19-27
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• 2017

본 논문에서는 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 다음의 두 단계로 구생된다. 첫째, MDCT 영상을 사용하여 생성된 통계형상모델을 통해 전역적 형상정보 기반의 하악골 분할을 수행한다. 둘째, 하악골의 지역적 형태 정보 및 밝기값 특징을 고려하여 하악골 분할 개선을 수행한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 전문가에 의한 수동 분할 결과를 기준으로 제안방법을 정성적, 정량적으로 평가하였다. 실험결과 큰 곡률로 이루어진 좁은 영역을 포함한 하악골 체부 영역과 위치 변이가 큰 관절구 영역에서 제안방법의 다이스계수(DSC: Dice Similarity Coefficient)는 각각 95.64%, 90.97%를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.632-635
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• 2003

This paper describes a system fur tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.87-92
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• 2003

This paper describes a system for tracking multiple faces in an input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and robust hausdorff distance. The algorithm adapts skin color reference map in YCbCr color space and hair color reference map in RGB color space for classifying face region. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, this algorithm computes displacement of the point set between frames using a robust hausdorff distance and the best possible displacement is selected. Finally, the initial face model is updated using the displacement. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm, which efficiently tracks rotating and zooming faces as well as existing multiple faces in video sequences obtained from CCD camera.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1257-1263
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• 2006

다양한 의료진단 자동화 기기들이 개발되고 있으나 대부분 서양의학에 집중되어 있는 현실이고, 한의학의 진단시 자동화 및 정량화를 위한 장치 개발은 미미하다. 한편, 한의학에서의 네가지 진단 방법 중 하나인 망진은 환자의 관형과 찰색을 통해 질병의 유무와 경중을 진단한다. 망진을 시행할 때 얼굴에서 이목구비와 명당 부위의 상태가 특히 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 망진을 위한 얼굴 요소들을 추출하기 위한 방법을 제안하고, 남여 얼굴 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.438-441
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• 2001

This paper describes a system for tracking a face in a input video sequence using facial convex hull based facial segmentation and a robust hausdorff distance. The algorithm adapts YCbCr color model for classifying face region by [l]. Then, we obtain an initial face model with preprocessing and convex hull. For tracking, a Robust Hausdorff distance is computed and the best possible displacement is selected. Finally, the previous face model is updated using the displacement t. It is robust to some noises and outliers. We provide an example to illustrate the proposed tracking algorithm in video sequences obtained from CCD camera.